Priorität des Forschungsvorhabens: Gegenwärtige Stress Test Verfahren betrachten nur eine Hand voll Szenarien und quantifizieren nicht die Plausibilität von Szenarien. Außerdem vernachlässigen sie zumeist Zweitrundeneffekte, die aus der Reaktion von Finanzinstitutionen auf Schocks entstehen. Die gegenwärtigen Verfahren können deshalb zu einer Illusion von Sicherheit führen, zu voreiligen Reaktionen auf alarmierende Stress Test Resultate, und zur Unterschätzung von Risiken.

In diesem Projekt zielen wir auf die Entwicklung von Stress Tests der zweiten Generation, die sowohl systemisch als auch systematisch sind. Diese analysieren systematisch eine Vielzahl von ausreichend plausiblen Szenarien, um den Worst Case für das Finanzsystem zu identifizieren. Diese Stress Test Verfahren modellieren auch das systemische Risiko, das aus Notverkäufen und Netzwerken von Schulden und Eigentumsverflechtungen zwischen Finanzinstitutionen entstehen kann, wenn Institutionen betroffen sind von den Reaktionen anderer Institutionen auf Stress Ereignisse. Auf Grundlage von Resultaten in verschiedenen Bereichen der akademischen Literatur zielen wir auf die Entwicklung eines robusten Modells, das verfügbare Daten verwendet, und implementieren einen Software Prototyp für systematische und systemische Stress Tests.

Inhalt des Forschungsvorhabens

Wir schlagen die Entwicklung der Kernelemente eines modernen Stress Test Verfahrens vor:

  • Die automatisierte Evaluation einer großen Zahl von Szenarien reduziert das Risiko, gefährliche aber plausible Szenarien zu übersehen. Alle gegenwärtigen Stress Test Verfahren benutzen nur eine Handvoll Szenarien. Es gibt keine Verfahren, um zu kontrollieren, ob andere, gleichermaßen plausible Szenarien nicht vielleicht gefährlicher sind.
  • Die Quantifizierung der Plausibilität von Szenarien verhindert die Betrachtung von hochgradig unplausiblen Szenarien. Da die meisten Stress Test Verfahren, die gegenwärtig von Behörden eingesetzt werden, die Quantifizierung der Plausibilität von Szenarien vermeiden, könnten sie voreilige Reaktionen auf alarmierende Stress Test Resultate in unplausiblen Szenarien auslösen.
  • Die Verwendung von Verteilungs-Szenarien ermöglicht die einheitliche Behandlung des Bank- und  Handelsbuchs.
  • Die Modellierung von Notverkäufen ermöglicht eine realistische Quantifizierung der Konsequenzen der Reaktion von Finanzinstitutionen auf Stress Szenarien. Die bekannte Tatsache, dass die wichtigsten Mechanismen in Krisen sich über Notverkäufe ausbreiten, wird in gegenwärtigen Stress Test Verfahren ignoriert.
  • Eine Modellierung der Ansteckungseffekte in Netzwerken erlaubt eine realistische Quantifizierung der Konsequenzen von Ausfällen von Finanzinstitutionen. Gegenwärtige Stress Test Verfahren ignorieren die vertraglichen Verknüpfungen zwischen Finanzinstitutionen, die aus Interbank Schulden und Eigentumsrechten entstehen.

Angewandte Forschungsmethoden

Wir beschreiben kurz die Methoden, um die fünf oben erwähnten Kernelemente zu entwickeln:

  • Die automatisierte Evaluation einer großen Zahl von Szenarien ist eine Herausforderung für Modellierung, Datenbereitstellung und Datenverarbeitung. Wir versuchen Modelle zu entwickeln, die einfach genug sind, um die schnelle, automatisierte Evaluation von Szenarien zu ermöglichen. Diese Anforderung muss abgeglichen werden mit den Anforderungen an Genauigkeit und Detaillierungsgrad.
  • Die Plausibilität von Punkt-Szenarien (Realisierungen der gemeinsamen Risikofaktor- Verteilung) wird über ihre Mahalanobis-Distanz quantifiziert, wie zuerst von Studer vorgeschlagen und dann von Breuer und Krenn entwickelt. Die Plausibilität von Verteilungsszenarien wird durch ihre relative Entropie oder eine andere f-Divergenz quantifiziert, wie von Breuer und Csiszar vorgeschlagen.
  • Die Bestimmung der Worst Case Verteilungsszenarien wird wie in Breuer und Csiszar implementiert. Die Bestimmung der Worst Case Szenarien für die Kombination von Bank- und Handelsbuch muss noch gelöst werden.
  • Notverkäufe, ihre Preiseffekte, und die Konsequenzen für Finanzinstitutionen werden modelliert (Cont und Schaaning (2016)). Dies erfordert Daten sowohl über die Bilanzen aller wichtigen Finanzinstitutionen des Systems, als auch über die Markttiefe der wichtigsten Anlagemärkte, in denen diese Finanzinstitutionen tätig sind.
  • Ansteckungseffekte in Netzwerken werden modelliert wie in Noe und Eisenberg und implementiert (Elsinger und Summer).

Fakten

ProjektnameSystematic and Systemic Stress Tests
ProgrammJubilaeumsfonds der Oesterreichischen Nationalbank
ThemaStress Tests
Projekt Index-Nummer17671
ProjektdauerSeptember 2018 – July 2021
Projekt Budget141.000,— EUR

Advisory Board

Dr. Martin Gächter
Finanzmarktaufsicht Liechtenstein

Dr Martin Summer
Oesterreichische Nationalbank

Mag. Claus Puhr
Oesterrreichische Nationalbank

Prof. Dr. Branko Urosevic
Universität Belgrad

Dr Eric Schaanning
European Central Bank

Kontakt

Prof. (FH) Dr. habil. Dipl.-Phys. (ETH) Thomas Breuer
Hochschullehrer

+43 5572 792 7100
thomas.breuer@fhv.at

Details

Vineeth Naik, MSc, B.Tech
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Josef Ressel Zentrum für angewandtes wissenschaftliches Rechnen in Energie, Finanzwirtschaft und Logistik


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Mag. Dr. Martin Jandacka
Finanzmathematik

+43 5572 792 7101
martin.jandacka@fhv.at

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