Modellentwicklung, Validierung und Optimierung

1. Modellentwicklung, Validierung und Optimierung Norbert Poppe Client Partner FICO Neill Crossley Principal Consultant, Analytic Solutions FICO November, 2010

2. Wie sich Basel II auf die Modellentwicklung ausgewirkt hat • Effiziente Validierung und Back Testing • Nach Basel II -Entscheidungsoptimierung (DecisionModelling und Optimization)

3. Wie sich Basel II auf die Modellentwicklung ausgewirkt hat

4. Basel II – wozu? Basel II bezeichnet internationale Richtlinien, die Kapitalanforderungen für Kreditgeber beschreiben. LangfristigeZiele • Bankenzur Best Practice imRisikomanagementbewegen. • StabilitätderFinanzmärktegewährleisten. Kurzfristige Ziele Sicherstellen, dass Banken genügend Eigenkapital für Krisen halten.

5. Typischer Einführungsprozess für Basel II Use-Test Einführungsgrad Stresstest Unabhängige Validierung Modell- Entwicklung Einarbeitung Zeit Entscheidung für Basel II IRB IRB Anerkennung

6. Basel II Jargon PD (%) Mit welcher Wahrscheinlichkeit wird ein Konto in Verzug geraten? Probability of Default = X Wie hoch ist der Saldo, wenn ein Konto in Verzug gerät? EAD (€) Exposure at Default = X Welchen Anteil des Saldos bei Verzug wird das Kreditinstitut verlieren? LGD (%) Loss Given Default = EL = PD * EAD * LGD UL = f (long run PD, downturn EAD, downturn LGD)

7. Regulatorisches Eigenkapital soll „Unexpected Loss“ abdecken Unexpected Loss (UL) Verlustquote Expected Loss (EL) Häufigkeit 99.9% Expected Loss (EL) Unexpected Loss (UL)

8. Basel II vs. Best Practice Risikomanagement Die Rolle von Basel II PD Modellen

9. Qualitätsdefinition

10. “Best Practice” Zusammenspiel vonRisikoprognose und Basel II Modellen Scorekarten werden auf Basis von Qualitätsdefinitionenentwickelt, die dem Portfolio gerechtwerden..... .... und werdendannentweder auf die Basel II PD-Definition kalibriert...... ....oderalswesentlichsteEingangsvariablen in separaten PD-Modelleverwendet. Basel II PD Modelle Antrags- Scorekarten Verhaltens- Scorekarten Weitere…. z.B. Mahnen und Inkasso HIGH Credit Risk Definitions Bestimmung des regulatorischenEigenkapitals ODDS Basel II Definitions LOW LOW HIGH SCORE EL = PD * EAD * LGD UL = f (long run PD, downturn EAD, downturnLGD) Risiko-Modelle und Eigenkapitalberechnungenwerdendanngemein-samfür die Entscheidungverwendet, um den Use-Test zuerfüllen.

11. Modelle ganzheitlich einsetzen • Beispiel: Junge Konten Bis 150 150 – 174 175 – 199 200 – 224 225 – 249 250 – 299 300 & mehr Rating Default Rate Antrags- Score 12+ 10-11 8-9 6-7 4-5 3-4 1-2 12.0% 10.0% 7.5% 5.5% 4.0% 2.5% 1.5% Einheitliche Skalierung Bis 300 300 – 349 350 – 399 400 – 449 450 – 499 500 – 599 600 & mehr Verhaltens- Score

12. Systeme einfach halten • Erhöhung der Produktivität und Automatisierung • Sicherstellung schneller, guter und konsistenter Entscheidungen im gesamten Unternehmen • Einsatz in der risiko-orientierten Preisgestaltung • Einfache Analyse komplexer Antragsdaten • Vereinfachung der Programmierlogik Beschäftigungsdauer (Jahre) Variable 0 1 2 + No Information 50 40 35 42 Score Rücklastschriften Keine 1 2 + No Information 50 40 30 39 Aus-prägung Wohndauer (Jahre) 0-3 4-7 8-9 10+ No Information 15 20 25 35 26

13. Kombination aus Statistik und Expertenwissen Statistik und Trennschärfe Handwerk und Kunst Scorecard Engineering Expertenwissen kombiniert mit Daten • Rahmenbedingungen der Realität • Berücksichtigung von Datenproblemen • Verständnis des Umfeldes • Extrapolation auf neue Portfolien • Optimierung statistischer Maße • Kleinste Quadrate • Maximum Likelihood • Fehlklassifikation • K-S • Gini-Koeffizient • MaschinellesLernen • Daten-getrieben

14. Wie HSBC die Dinge sieht: "Create a mind-shift. We need statistical analysts to be more commercial analysts able to design analytic approaches for maximum business impact." Michael Ball, HSBC UKHead of Basel Analytic Team

15. Basel III – was auf uns zukommt Der Entwurf für Basel III (Konsultationspapier) umfasst die folgenden Bereiche: • Erhöhung der Qualität, Konsistenz und Transparenz der Eigenkapitalbasis • Stärkung der Risikoabdeckung, vor allem in den Bereichen Derivate, Repo-Geschäfte, Wertpapiere • Einführung eines zusätzlichen Maßes für den Hebel (Levarage Ratio) • Maßnahmen zum Aufbau eines Kapitalpuffers in guten Zeiten, der in schwierigen Zeiten in Anspruch genommen werden kann • Einführung eines Mindestliquiditätsstandards für international aktive Banken • Weiterhin überprüft der Ausschuss die Notwendigkeit von zusätzlichem Kapital oder Liquidität, um externe Systemeffekte besser zu beherrschen. http://www.bis.org/press/p091217.htm

16. Über Basel II hinaus Der Rahmen von Basel II sollte nicht nur als eine Erfüllung regulatorischer Anforderungen gesehen werden, sondern auch als die Möglichkeit, eigene Systeme zu verbessern: • Kreditantrags- und Entscheidungsprozesse • Portfolio-Berichtswesen • Organisation des Risikomanagements • Kapitalallokation und deren Optimierung • Preisgestaltung und Produktentwicklung

17. Effiziente Validierung und Back Testing

18. Unabhängige Validierung eines Modells

19. Die FICO Analytic Platform managt den gesamten Lebenszyklus von Prognosemodellen Datenvorbereitung Priorisierung der Entwicklungen Development Assets managen Anpassungen der Modelle Entwicklung Lifecycle Management Modell überwachen Testen, Validierung & Simulation Einsatz in Produktivumgebung managen Implementierung

20. Berichte zur Trennschärfe • Grafiken / Tabellen • Quartalsberichte • Einsatz unterschiedlicher Metriken • KS, Gini, Divergenz, etc.

21. Berichte zur Stabilität der Antragstellerschaft • Stabilität der Antragstellerschaft • Ursachenforschung bei Verschiebung der Scoreverteilung

22. Überwachung und Implementierung • Instrumenenpult (browser-basiert) mit Berechtigungskonzept • Überblick über die Modelllandschaft mit Handlungsbedarf • Direkte Implementierung in Blaze (Cobol, Java, .NET)

23. Nach Basel II -Entscheidungsoptimierung • DecisionModelling und Optimization

24. Eigenkapitaloptimierung PD EAD LGD Basel II Infrastruktur Konzeptioneller Rahmen für Risiko und Kapitalallokation Entscheidungsoptimierung Strategie Kunde Kreditbetrag Eigenkapital Einbeziehung weiterer Faktoren: Wirtschaftslage Stresstests

25. Basel II als konzeptioneller Rahmen PD EAD LGD Homogene Kontosegmente Mathematik ErgebnisEigenkapital Strategische Entscheidung Anpassungen: • WeitereInformationen • AndereRisiken • Diversifikation und Korrelation €50 €100 €200 Operative Entscheidung

26. Kapital ist knapp... • Einsatz dort, wo der Return am höchsten ist. • Einsatz dort, wo es am effizientesten eingesetzt wird. RAROC = Risk Adjusted (Expected or Actual) Return on Economic Capital

27. Strategiefokus vs. KundenfokusKapitalallokation einer Bank Geschäftsführung StrategischesPortfoliomanagement (Wo soll die Bank in welchem Ausmaß aktiv sein) Grundlage für Risikomanagement Transparenz Governance LeitungGeschäftsfeld Risikomanagement (Definition der Risikostrategie im Portfolio) Bestimmt operative Entscheidungen Modellrechnungen Daten Operative Abteilungen Ausführung (Umsetzung in Einzelentscheidungen) Kunden Kunden Kunden Kunden

28. RAROC auf Portfolioebenezur strategischen Auswahl der Geschäftsfelder RAROC kann auf verschiedenen Ebenen berechnet werden (z.B. Business Unit, Produkt, Filiale,...) • Beispiel eines Mindest-RAROC von 12% 20% 15% 12% 10% 5% (5%) PKW-Finanzierung Baufinan-zierung Kredit-karten Giro-konten Konsumenten-kredite

29. RAROC auf Kunden-/Entscheidungsebene zur Cut-off Bestimmung RAROC Effekt Aktion Wert-zerstörung - Ablehnen Minimum Return= X% ~ 0 Wert-schaffung + Annehmen

30. Kapitalallokation mit Entscheidungsoptimierung RAROC-Profit Limit Action Effect Modelle Erträge Churn Rev. PD, EAD, LGD etc ACTION (Entscheidungen: z.B. Limit-anassung,Kreditbetrag, Zinssatz) Saldo Max RAROC Portfolio-ebene PD EAD% NebenbedingungEigenkapitalanforderung f(PD,LGD%,EAD,EAD%) NebenbedingungGeschäftspolitik Risikokosten, Annahmequoten, Abschreibungen LGD%

31. Effizienzkurven in der Entscheidungsoptimierung €120 Effizienz-kurve €115 €110 €105 Ertrag pro Konto bzw. Antrag Baseline Erwarteter risiko-adjustierter €100 €95 €90 €85 -10% 0% 10% 20% 30% Veränderung der Kapitalanforderung gegenüber Baseline

32. Auswirkungen einer veränderten Wirtschaftslage €120 Effizienz-kurve €115 €110 €105 Ertrag pro Konto bzw. Antrag Erwarteter risiko-adjustierter €100 NeueEffizienz-kurve Neue Baseline €95 €90 €85 -10% 0% 10% 20% 30% Veränderung der Kapitalanforderung gegenüber Baseline

33. Von einem Entscheidungsbereich zur unternehmensweiten Entscheidungsoptimierung Anfangs-limit Limit-management KreditkartenBeitreibung PKW-Finanzierung Konsum.-kredite Kredit-karten … “Mit einfachen Optimierungen beginnen” RAROC % aktuell % Potential %

34. Wichtige Gesichtspunkte bei der Eigenkapital-allokation von Konsumentenkrediten • Dokumentation der Steuerungsmöglichkeiten für Portfolien • z.B. Zinssatz / Preis, Produktgestaltung, Risikosteuerung, Limitsteuerung, Cross-Selling-Maßnahmen • Überprüfung von möglichen Segmentierungskriterien • z.B. Produkt, Risiko, Churn, Erträge • Beachtung von Wertschwankungen bei Sicherheiten • Nutzung von Optimierungssoftware • Ermittlung der Auswirkungen von Anpassungen der Steuerungsparameter • Portfoliogröße (Stück und Wert), Zahlungsverzug, Abschreibungen, Gewinn, Kapitalanforderung • Berechnung von Szenarien, Optimierung mit Nebenbedingungen • z.B. Kapitalallokation, Expected Loss • Auswirkungen von Änderungen der Wirtschaftslage

35. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Norbert Poppe Neill Crossley