Kategorie: Kreditrisiko

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Implikationen der COVID-19 Pandemie auf das Management von Kreditrisiken

Hintergrund

Nachdem wir bereits in frĂŒheren BeitrĂ€gen einen Überblick ĂŒber die aus der COVID-19 Pandemie resultierenden, ĂŒbergreifenden Implikationen fĂŒr das Risikomanagement von Kreditinstituten und die Implikationen fĂŒr das Management von operationellen Risiken sowie LiquiditĂ€ts- und Refinanzierungsrisiken gegeben haben, werden in diesem Beitrag die Auswirkungen der COVID-19 Pandemie auf das Management von Kreditrisiken bei Kreditinstituten dargestellt.

EBA veröffentlicht “Guidelines on management of non-performing and forborne exposures”

Non-Performing Exposures (NPE) rĂŒcken bei den EuropĂ€ischen Aufsichtsbehörden und dem Gesetzgeber immer weiter in den Fokus. So hat die EuropĂ€ische Bankenaufsicht (EBA) am 31. Oktober 2018 die “Guidelines on management of non-performing and forborne exposures” mit mehr als 200 Einzelanforderungen veröffentlicht. Damit soll sichergestellt werden, dass alle Banken in der EU – und damit mehr als 6.000 Institute – angemessene Steuerungsinstrumente fĂŒr NPE einsetzen und ein gezielter Abbau hoher NPE-BestĂ€nde erfolgt. Bereits im MĂ€rz 2017 hatte die EZB ihren Leitfaden zu notleidenden Krediten veröffentlicht, der sich an die von ihr direkt beaufsichtigten Institute wendet. Die EU-Kommission arbeitet zudem an einem Prudential Backstop fĂŒr eine frĂŒhzeitige, aufsichtsrechtliche NPE-Kapitalvorsorge. ErgĂ€nzt werden diese Maßnahmen durch gestiegene Anforderungen an die FinRep-Berichterstattung.

ESMA bestraft Banken wegen Weitergabe von Shadow Ratings

FĂŒnf nordeuropĂ€ische Banken wurden von der ESMA, aufgrund eines Verstoß gegen die Credit Rating Agency Regulation (CRAR), zu jeweils 495.000 € Strafe verurteilt. Die betroffenen Institute haben eigene Ratings (so genannten Shadow Ratings) fĂŒr verschiedene Emittenten bzw. fĂŒr Anleihen und Schuldinstrumente an ihre Kunden weitergegeben, obwohl sie sich nicht auf der Liste der zugelassenen Ratingagenturen befanden. Die betroffenen Institute können gegen die Strafe Einspruch erheben.

ErgĂ€nzung zum EZB-Leitfaden fĂŒr non-performing loans (NPLs)

Die EZB hat am 4. Oktober 2017 eine Konsultation zur ErgĂ€nzung ihres am 20. MĂ€rz 2017 veröffentlichten Leitfadens zum Umgang mit notleidenden Krediten (non-performing loans bzw. „NPLs“) gestartet. Darin beschreibt die EZB die aufsichtlichen Erwartungen an die direkt von ihr beaufsichtigten Institute (systemrelevante Institute bzw. „SIs“) hinsichtlich eines Mindestmaßes an aufsichtlicher Risikovorsorge fĂŒr neue NPLs, also Kredite, die gemĂ€ĂŸ der Definition der EuropĂ€ischen Bankenaufsichtsbehörde (EBA) ab dem 1. Januar 2018 als notleidend eingestuft werden. Die Konsultationsphase endet am 8. Dezember 2017. Am 30. November hatte die EZB eine öffentliche Anhörung zu diesem Thema durchgefĂŒhrt. Zudem stellt die EZB bis zum Ende des ersten Quartals 2018 weitere Maßnahmen sowie angemessene Übergangsregelungen fĂŒr den Umgang mit aktuellen NPL-BestĂ€nden vor[1].

Neuer Action Plan fĂŒr Non-Performing Loans

Nachdem die EBA bereits in 2014 den Begriff der Non-Performing-Exposures definiert hat, wurde von der EZB am 20. MÀrz 2017 die finale Fassung des Leitfadens zum Umgang mit notleidenden Krediten (siehe unser Blogbeitrag vom 4. Mai 2017) sowie im Juni eine Bestandsaufnahme der EBA zu den nationalen Status Quo im Umgang mit Non-Performing Loans (NPL) veröffentlicht. Nun hat der Rat der EuropÀischen Union am 11. Juli 2017 einen Action Plan zum Umgang mit NPL genehmigt.

EZB-Leitfaden zu „leveraged transactions“

Die EZB hat am 16. Mai 2017 den Leitfaden zum Umgang mit so genannten „leveraged transactions“ veröffentlicht. Darin stellt sie die aufsichtlichen Erwartungen an Banken zum Umgang mit Finanzie­rungen dar, bei denen eine Unternehmensbeteiligung durch einen Finanzinvestor gegeben ist oder ein definiertes Maß an Fremdkapitalfinanzierung (leverage) ĂŒberschritten ist.

Der Leitfaden definiert zunĂ€chst den Begriff der „leveraged transaction“, um anschließend die Anforderungen an die Überwachung und Messung von Risiken aus solchen Transaktionen darzu­legen.

Die Umsetzung in den Instituten wird im Leitfaden als unverbindlich dargestellt. Jedoch erwartet die Aufsicht, dass alle bedeutenden Kreditinstitute (Artikel 6 Absatz 4 der SSM Verordnung der EZB) den Leitfaden in ihren internen Richtlinien umsetzen. Eine Ausstrahlungswirkung fĂŒr alle anderen Institute sowie fĂŒr den Markt der Finanzierung von Unternehmenserwerben wird erwartet.

Nachfolgend geben wir einen kurzen Überblick ĂŒber die Inhalte und zeigen praktische Herausforde­rungen auf.

EZB-Leitfaden fĂŒr non-performing loans (NPLs)

Die EZB hat am 20. MĂ€rz 2017 die finale Fassung des Leitfadens zum Umgang mit notleidenden Krediten (non-performing loans – NPL) veröffentlicht. Darin stellt sie die aufsichtlichen Erwartungen, aber auch Best Practices zum Umgang mit NPL dar.
Die Umsetzung in den Instituten wird entsprechend dem Grundsatz der ProportionalitÀt und mit der gebotenen Dringlichkeit erwartet.

KĂŒnftige Herausforderungen bei der Verwendung von ECL Modellen nach IFRS 9

Das IAASB hat mit seiner Publikation zur Überarbeitung des ISA 540 auf die kommenden Herausforderungen aus den Expected-Credit-Loss (ECL) Modellen fĂŒr die JahresabschlussprĂŒfung hingewiesen. Im Wesentlichen betroffen sind aufgrund der besonderen KomplexitĂ€t der ECL-Modelle die JahresabschlussprĂŒfungen bei großen Finanzinstituten. Daher ist geplant im Dezember 2016 einen ersten Entwurf des ISA 540 zu veröffentlichen, der nach einer Kommentierungsphase in 2017 final verabschiedet werden soll.

Existenz von SchÀtzunsicherheiten

Ab dem 1. Januar 2018 ist fĂŒr alle IFRS-bilanzierenden Institute der IFRS 9 fĂŒr die Bilanzierung von Finanzinstrumenten verpflichtend anzuwenden. Durch die EinfĂŒhrung des IFRS 9 werden die bislang verwendeten Incurred Loss Modelle durch Expected Credit Loss Modelle abgelöst.

Expected Credit Loss Modelle berĂŒcksichtigen die Verluste ĂŒber die Lebenszeit eines Finanzinstruments und tragen u.a. makroökonomischen Effekten Rechnung. Entsprechend wird der neuen Modellierung eine hoher KomplexitĂ€tsgrad zugeschrieben, so dass das IAASB dem AbschlussprĂŒfer ein möglichst frĂŒhes Auseiandersetzen mit den ECL Modellen nahelegt.

  • Die Praxis zeigt, dass die Anwendung von ECL Modellen zu einer Erhöhung der Risikovorsorge fĂŒhrt und somit ein wesentlicher Werttreiber fĂŒr die Vermögens- und Ertragslage der Institute sein wird. In der Folge kann es zu negativen Auswirkungen auf das Eigenkapital der anwendenden Institute kommen.
  • Finanzinstitute stehen nun vor der Herausforderung Änderungen des Kreditrisikos eines Schuldners nachzuverfolgen und festzustellen, wann sich eine signifkante Kreditverschlechterung einstellt und ob sich die Annahmen sowie SchĂ€tzungen fĂŒr das Stufentransfermodell verĂ€ndert haben. Bei der EinschĂ€tzung eines signifikanten Kreditrisikos sollten folgende Faktoren Beachtung finden:
  • Änderungen des relativen Ausfallrisikos seit dem Zugang des Finanzinstruments
  • Erwartete Laufzeit des Finanzinstrumentes
  • zukunftsgerichtete Informationen fĂŒr die ECL SchĂ€tzung
  • Dies fĂŒhrt dazu, dass die Nutzung von ECL Modellen mit erheblichen Ermessensentscheidungen behaftet ist und somit erhöhten SchĂ€tzunsicherheiten unterliegt.

Herausforderungen bei der Anwendung eines ECL Modells

Auf die Auswirkungen und Schwierigkeiten von SchĂ€tzunsicherheiten wird im ISA 540 hingewiesen. Die damit zusammenhĂ€ngenden Ermessensentscheidungen beeinflussen das bilanzielle und regulatorische Kapital und somit die Darstellung der Vermögens- und Ertragslage eines Institutes in erheblichem Maße.

Bei der Implementierung von ECL Modellen ist also die zentrale Fragestellung zu klĂ€ren, wie das Institut gegenĂŒber dem JahresabschlussprĂŒfer oder der Aufsichtsbehörde die Angemessenheit der getroffenen Ermessensentscheidungen nachweisen kann.

Dies kann das betroffene Institut durch die ErfĂŒllung der nachfolgend skizzierten Anforderungen an Governance-Prozesse und Kontrollen sicher stellen.

FĂŒr die Ableitung von Annahmen sind dabei Prozesse zur Sicherstellung der ZuverlĂ€ssigkeit und Genauigkeit zu definieren. Nachfolgende wesentliche Risikofaktoren sind dabei vom Institut zu beachten und gegenĂŒber Dritten nachvollziehbar zu erlĂ€utern:

  • Ausmaß der SchĂ€tzunsicherheit
  • Existenz von komplexen Finanzinstrumenten
  • Relative GrĂ¶ĂŸe des von ECL Modellen betroffenen Portfolios im Vergleich zur Bilanzsumme
  • Auswirkung der SchĂ€tzungen auf regulatorische Kennziffern und/oder ProfitabilitĂ€t

ZusĂ€tzlich ist eine Dokumentation zu schaffen, die zeigt, dass die Annahmen auf plausiblen und schlĂŒssigen Grundlagen basieren. DarĂŒber hinaus sind Kontrollen zur Sicherstellung der Angemessenheit der Modellierung einzurichten. Dabei sollten folgende Anforderungen durch die Institute beachtet werden:

  • Modellvalidierung und Backtesting
  • Change Management Prozess
  • regelmĂ€ĂŸige Modellkalibrierung
  • Funktionstrennung bei Kalibrierung und Validierung
  • angemessene Dokumentation
  • ValiditĂ€t von externen Datenquellen und Annahmen fĂŒr die Modelle und Verfahren des Instituts

ZusĂ€tzlich ist es notwendig, die SchĂ€tzwerte und Annahmen quantitativ und qualitativ gegeneinander abzuwĂ€gen und zu begrĂŒnden, so dass die getroffenen SchĂ€tzwerte und Annahmen nachvollziehbar fĂŒr Dritte erlĂ€utert sind. Die DurchfĂŒhrung einer kritischen Diskussion der getroffenen Annahmen mit den verschiedenen Bereichen, u.a. Risikomanagement, Finanzen und/oder Kredit, ist sinnvoll. Nur so kann ausgeschlossen werden, dass eine bewusste oder unbewusste FehleinschĂ€tzung (Bias) vorliegt und auch die Gesamtsituation des Institutes einbezogen wird. Die Wahrscheinlichkeit fĂŒr das Treffen von FehleinschĂ€tzungen steigt dabei mit der Zunahme von folgenden Sachverhalten:

  • unplausible Änderungen der Methodik, verwendeten Daten oder Annahmen
  • Entscheidungen des Management, die den ECL von Jahr zu Jahr innerhalb einer akzeptablen Bandbreite bewegt, aber nicht durch die GeschĂ€ftsentwicklung begrĂŒndet sind
  • schwierige Finanzmarktbedingungen

Ausblick

Insgesamt ergeben sich aus dem neuen ISA 540 und der kĂŒnftigen Anwendung von ECL-Modellen im Zuge der Umsetzung von IFRS 9 verschiedene Handlungsfelder. Nachfolgend haben wir die Wesentlichen aufgefĂŒhrt:

Modellierungsexpertise

Die Berechnung des ECL Modells erfordert neben einem 12-Monats-Expected Credit Loss die Ermittlung eines Lifetime Expected Credit Loss sowie die Identifikation von zukunftsgerichteten Informationen bzw. makroökonomischen Faktoren. Definition sowie Kalibrierung von Parametern wie PD, LGD und EAD sind von den Instituten zu erlĂ€utern. Eine fachliche WĂŒrdigung der verfĂŒgbaren Daten und eine Identifikation von DatenlĂŒcken sollte daher bereits durch diese erfolgen. Besonders geeignet sind Daten-GAP- sowie QualitĂ€tsanalysen zur Identifikation und Schließung von DatenlĂŒcken.

Kapitalauswirkungen

ECL Modelle haben insbesondere ĂŒber den Wertberichtigungsvergleich (Vergleich von regulatorischem Expected Loss und buchhalterischer Risikovorsorge) Auswirkungen auf das regulatorische Eigenkapital. Institute sollten sich daher frĂŒhzeitig mit den Auswirkungen auf das regulatorische Eigenkapital mittels institutsspezifischer Analysen auseinandersetzen.

Governance Prozesse & Internes Kontrollsystem

Aufgrund der Nutzung von ECL-Modellen fĂŒr die Berechnung der Risikovorsorge und deren Bedeutung fĂŒr den Jahresabschluss sowie die regulatorische Eigenmittelberechnung (SĂ€ule I und II) haben Finanzinstitute auch hier geeignete Governance Prozesse und Interne Kontrollsysteme zu etablieren. Die Herausforderung liegt neben der angemessenen Definition in der Umsetzung.

DarĂŒber hinaus bestehen Interdependenzen zur Offenlegung. KĂŒnftig sind Angaben zum ECL Modell im Anhang anzugeben, die zum einen Annahmen und Parameter aber auch Methoden, Verfahren und Prozesse betreffen. Dementsprechend sollten auch hier die Institute rechtzeitig mit der Vorbereitung beginnen.

Haben Sie weitere Fragen oder sehen Sie Diskussionsbedarf? Wir stehen Ihnen hierbei gerne zur Seite.

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Social Scoring: Neue Möglichkeiten durch die Digitalisierung

Was sagt Ihr Facebookprofil ĂŒber Ihre KreditwĂŒrdigkeit aus? Wahrscheinlich mehr als Sie denken. Neben bekannten Ratingverfahren von Banken, der Schufa und von Creditreform können auch Daten aus sozialen Netzwerken zur BonitĂ€tsprĂŒfung von natĂŒrlichen und/oder juristischen Personen herangezogen werden. Schließlich gibt es kaum noch Menschen ohne Profil in den sozialen Netzwerken.

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