Was ist Operational Risk Calculator?
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Unter operationellem Risiko versteht man nach Basel II/III das Risiko von Verlusten, die aus der Unzulänglichkeit oder dem Versagen interner Prozesse, Menschen und Systeme oder aufgrund externer Ereignisse resultieren. Diese Definition umfasst rechtliche Risiken, schließt jedoch ausdrücklich strategische Risiken und Reputationsrisiken aus. Das operationelle Risiko ist neben dem Kreditrisiko und dem Marktrisiko die dritte große Risikokategorie im Bankwesen und hat nach aufsehenerregenden Verlusten durch betrügerische Geschäfte (Barings Bank 1995, Société Générale 2008), Systemausfällen, Cyberangriffen, Betrug und Verstößen gegen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften an Bedeutung gewonnen. Verluste durch operationelle Risiken können massiv und plötzlich sein: Die Barings Bank verlor 1,3 Milliarden US-Dollar durch Nick Leesons unerlaubten Terminhandel; Société Générale verlor 4,9 Milliarden Euro durch Jérôme Kerviels Schurkengeschäfte; JPMorgan Chase verlor 2012 im Londoner Whale-Derivate-Skandal 6,2 Milliarden US-Dollar. Anders als das Marktrisiko und das Kreditrisiko bietet das operationelle Risiko keine erwartete Rendite als Gegenleistung für das Eingehen des Risikos – es ist ein reiner Nachteil, der kontrolliert und minimiert werden muss. Basel II führte drei Ansätze zur Berechnung des operationellen Risikokapitals ein, die mit Verfeinerungen in Basel III beibehalten wurden. Der Basic Indicator Approach (BIA) ist der einfachste: Kapital = 15 % des durchschnittlichen jährlichen Bruttoeinkommens der letzten 3 Jahre. Der Standardansatz (SA) unterteilt Aktivitäten in acht Geschäftsbereiche mit unterschiedlichen Kapitalfaktoren (12–18 %). Der Advanced Measurement Approach (AMA) ermöglicht es Banken, interne Modelle zu verwenden, die interne Verlustdaten, externe Verlustdaten, Szenarioanalysen und Geschäftsumfeldfaktoren (BEF) einbeziehen, um das operationelle Risiko auf dem 99,9. Perzentil abzuschätzen – im Einklang mit Basels Gesamtkonfidenzniveau von 99,9 % für regulatorisches Kapital. Die AMA-Modellstruktur verwendet einen Loss Distribution Approach (LDA): Für jede Kombination aus operationellem Risikoereignistyp (7 Kategorien aus Basel) und Geschäftsbereich modellieren Banken die Häufigkeitsverteilung (wie oft Verluste auftreten) und die Schwereverteilung (wie groß jeder Verlust ist). Die Kombination von Häufigkeit und Schwere (typischerweise durch Monte-Carlo-Simulation) ergibt eine zusammengesetzte Verlustverteilung, und das 99,9. Perzentil abzüglich des erwarteten Verlusts ergibt die Kapitalanforderung. Basel IV (abgeschlossen 2017, Umsetzung bis 2023–2028) ersetzte AMA durch den Standardized Measurement Approach (SMA), der interne Modelle für regulatorisches Kapital eliminiert, sie aber für die interne Verwaltung beibehält. SMA-Kapital = Geschäftsindikator × Grenzkoeffizient × Verlustmultiplikator (basierend auf tatsächlichen Verlusten).
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Formel
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BIA: Kapital = α × Avg(GI_1, GI_2, GI_3) wobei α=15 %
SA: Kapital = Σ β_i × GI_i (nach Geschäftsbereich)
AMA/LDA: Kapital = VaR₉₉.₉%(Gesamtjahresverluste) − E[Jahresverluste]
SMA (Basel IV): Kapital = BI-Komponente × VerlustmultiplikatorVariablenbeschreibung
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| Symbol | Name | Einheit | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| GI | Bruttoeinkommen | USD/year | Nettozinsertrag plus Nettoertrag ohne Zinsen (Gesamtertrag der Bank); die Grundlage für die BIA- und SA-Kapitalberechnungen. |
| α | BIA-Kapitalfaktor | % | 15 % Pauschalsatz im Rahmen des Basisindikatoransatzes; Wird auf das durchschnittliche 3-Jahres-Bruttoeinkommen angewendet, um den Kapitalbedarf zu bestimmen. |
| β_i | Beta-Faktor der Geschäftslinie | % | Kapitalfaktor nach Standardansatz nach Geschäftsbereich: reicht von 12 % (Einzelhandelsmaklergeschäft, Vermögensverwaltung) bis 18 % (Handel, Zahlungen). |
| OR_EC | Ökonomisches Kapital des operationellen Risikos | USD | AMA/interne Modellschätzung des operationellen Risikokapitals: 99,9. Perzentil aggregierter Jahresverlust minus erwarteter Verlust. |
| BI | Geschäftsindikator (SMA) | USD | Summe aus Zinskomponente, Dienstleistungskomponente und Finanzkomponente – der Basel-IV-SMA-Größen-Proxy für das operationelle Risiko. |
Anleitung Operational Risk Calculator
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- 1Bestimmen Sie den anwendbaren Ansatz: BIA für kleine Banken oder solche, die sich in der frühen Entwicklung eines Rahmenwerks für operationelle Risiken befinden; SA für Banken mit unterschiedlichen Geschäftsfeldern; AMA (oder SMA unter Basel IV) für anspruchsvolle Großinstitute.
- 2Für BIA: Durchschnittliches Bruttoeinkommen der letzten 3 Jahre (ohne negative Jahre); mit 15 % multiplizieren.
- 3Für SA: Ordnen Sie alle Aktivitäten 8 Basler Geschäftsbereichen zu; Wenden Sie den jeweiligen Betafaktor (12–18 %) auf das Bruttoeinkommen jeder Sparte an. Summe.
- 4Für AMA/LDA: Sammeln Sie interne Verlustereignisdaten (Häufigkeit und Schweregrad nach Ereignistyp); Ergänzung mit externen Schadensdaten (ORX-Datenbank, öffentliche Schadensdatenbank); Entwicklung von Häufigkeits- (Poisson) und Schweregradverteilungen (Log-Normalverteilung, verallgemeinertes Pareto) für jede Risikokategorie.
- 5Kombinieren Sie Häufigkeit und Schwere durch Monte-Carlo-Simulation, um die aggregierte Verlustverteilung für jede Risikokategorie zu generieren.
- 6Wenden Sie Copulas an, um Korrelationen zwischen Risikokategorien zu modellieren (Regulierungsbehörden erlauben in der Regel Diversifizierungsvorteile, verlangen aber Nachweise).
- 7Kapital = Gesamtverlust beim 99,9. Perzentil minus erwarteter Verlust. Fügen Sie Kapital für schwerwiegende Szenarien hinzu, die jedoch nicht durch historische Daten gut erfasst werden.
Gelöste Beispiele
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BIA ist klar, aber einfach – die gleichen 15 %, unabhängig vom Risikoprofil
Durchschnittlicher 3-Jahres-GI = (50 Mio. $ + 55 Mio. $ + 60 Mio. $) / 3 = 55 Mio. $. BIA-Kapital = 15 % × 55 Mio. USD = 8,25 Mio. USD. Diese Berechnung ist einfach, aber bekanntermaßen unkompliziert: Sie behandelt alle Banken mit den gleichen Bruttoerträgen so, als hätten sie das gleiche operationelle Risiko, unabhängig von der tatsächlichen Qualität des Risikomanagements, dem Kontrollumfeld oder der Geschäftskomplexität. Kleine Gemeindebanken mit einfachen, gut kontrollierten Abläufen könnten BIA als zu konservativ empfinden; Für große, komplexe Institute mit vielen potenziellen Betriebsrisikovektoren ist dies möglicherweise nicht ausreichend.
Aufgrund der betrieblichen Komplexität weist die Handelslinie den höchsten Kapitalsatz (18 %) auf
Privatkundengeschäft: 200 Mio. USD × 12 % = 24 Mio. USD. Kommerzielles Banking: 150 Mio. USD × 15 % = 22,5 Mio. USD. Handel und Verkauf: 100 Mio. $ × 18 % = 18 Mio. $. Vermögensverwaltung: 50 Mio. USD × 12 % = 6 Mio. USD. Gesamtkapital der SA = 70,5 Mio. USD. Die SA unterscheidet nach Geschäftsbereichs-Beta und erkennt an, dass Handelsgeschäfte ein höheres Betriebsrisiko (komplexe Systeme, Abwicklungsrisiko, Potenzial für betrügerische Händler) bergen als Privatkundengeschäfte. Innerhalb der einzelnen Geschäftsbereiche unterscheidet die SA jedoch immer noch nicht zwischen gut kontrollierten und schlecht kontrollierten Institutionen.
Eine stark ausgeprägte Schweregradverteilung sorgt für ein großes Kapital im Verhältnis zum Mittelwert
Frequency: Poisson(λ=5) models # of internal fraud events per year. Severity: log-normal with mean $100K and σ=1.5 (very skewed — most events are small but some are catastrophically large). Monte Carlo simulation of 100,000 annual aggregates: typical year has 3–7 small fraud events ($50K–$150K each); but in the worst 0.1% of years, a combination of several large events produces aggregate losses of $8.5M. Erwarteter jährlicher Verlust = 5 × 100.000 $ = 500.000 $. AMA Capital = $8.5M − $0.5M = $8.0M — the unexpected tail loss requires capital coverage. The log-normal's fat tail explains why operational risk capital is dominated by rare catastrophic events.
SMA nutzt die tatsächliche Verlusthistorie, um das Kapital über den internen Verlustmultiplikator zu skalieren
Der Standardisierte Messansatz (SMA) gemäß Basel IV verwendet einen einzigen Geschäftsindikator – eine umsatzähnliche Kennzahl, die Zinserträge, Gebührenerträge und Handelsertragskomponenten kombiniert. Für Banken mit einem BI von 750 Millionen bis 3 Milliarden US-Dollar beträgt der marginale BI-Koeffizient etwa 0,3 %. Multipliziert mit dem internen Verlustmultiplikator (der 1,0 für durchschnittliche Verlusterfahrungen entspricht und bei Banken mit überdurchschnittlichen historischen Betriebsverlusten zunimmt): Kapital = 800 Mio. USD × 0,3 % × 1,25 = 3,0 Mio. USD. Banken mit hohen Verlusten zahlen mehr Kapital; Gut kontrollierte Banken zahlen weniger. Dies ist einfacher als AMA, spiegelt aber im Gegensatz zu BIA immer noch die tatsächlichen Verlusterfahrungen wider.
Praktische Anwendungen
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Die regulatorische Mindestkapitalberechnung nach Basel III/IV für Banken stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für die Operational Risk AMA in professionellen und analytischen Kontexten dar, in der genaue Berechnungen der Operational Risk AMA direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Die interne ökonomische Kapitalallokation für das operative Risikomanagement stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für das Operational Risk AMA in professionellen und analytischen Kontexten dar, in dem genaue AMA-Berechnungen für das operationelle Risiko direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Die Dimensionierung von Versicherungsprogrammen zum Ausgleich des Betriebsrisikos stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für die Operational Risk AMA in professionellen und analytischen Kontexten dar, in denen genaue Berechnungen des Operational Risk AMA direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Die Operational Risk Self-Assessment (RCSA) und die Kontrollbewertung stellen einen wichtigen Anwendungsbereich für die Operational Risk AMA in professionellen und analytischen Kontexten dar, in denen genaue Operational Risk AMA-Berechnungen direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Die Berichterstattung des Vorstands und der Aufsichtsbehörden über das Profil und die Trends des operationellen Risikos stellt einen wichtigen Anwendungsbereich für das Operational Risk AMA in professionellen und analytischen Kontexten dar, in dem genaue AMA-Berechnungen für das operationelle Risiko direkt fundierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und Leistungsoptimierung unterstützen
Sonderfälle
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Wenn das operationelle Risiko ama-Eingabewerte gegen Null geht oder negativ wird
Wenn die Eingabewerte des Operational Risk AMA gegen Null gehen oder im Operational Risk AMA negativ werden, ändert sich das mathematische Verhalten erheblich. Nullwerte können zu Fehlern bei der Division durch Null oder trivial Null-Ergebnissen führen, während negative Eingaben mathematisch gültige, aber praktisch bedeutungslose Ergebnisse im Kontext von Operational Risk AMA liefern können. Professionelle Benutzer sollten vor der Interpretation der Ergebnisse überprüfen, ob alle Eingaben in physikalisch oder finanziell sinnvollen Bereichen liegen. Negative oder Nullwerte weisen häufig auf Dateneingabefehler oder außergewöhnliche Betriebsrisiken oder Umstände hin, die eine gesonderte analytische Behandlung erfordern.
In der Operational Risk AMA erfordert dieses Szenario zusätzliche Vorsicht bei der Interpretation der Ergebnisse der Operational Risk AMA. Die Standardformel berücksichtigt möglicherweise nicht alle in diesem Grenzfall vorhandenen Faktoren vollständig und eine zusätzliche Analyse oder Beratung durch Experten ist möglicherweise erforderlich. Professionelle Best Practices umfassen die Dokumentation von Annahmen, die Durchführung von Sensitivitätsanalysen und den Vergleich der Ergebnisse mit alternativen Methoden, wenn die AMA-Berechnungen für das Betriebsrisiko in nicht standardmäßige Bereiche fallen.
In der Operational Risk AMA erfordert dieses Szenario zusätzliche Vorsicht bei der Interpretation der Ergebnisse der Operational Risk AMA. Die Standardformel berücksichtigt möglicherweise nicht alle in diesem Grenzfall vorhandenen Faktoren vollständig und eine zusätzliche Analyse oder Beratung durch Experten ist möglicherweise erforderlich. Professionelle Best Practices umfassen die Dokumentation von Annahmen, die Durchführung von Sensitivitätsanalysen und den Vergleich der Ergebnisse mit alternativen Methoden, wenn die AMA-Berechnungen für das Betriebsrisiko in nicht standardmäßige Bereiche fallen.
Betafaktoren des Basler Standardansatzes nach Geschäftsbereichen
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| Geschäftsbereich | Beta-Faktor | Beispielaktivitäten |
|---|---|---|
| Unternehmensfinanzierung | 18% | M&A-Beratung, Underwriting, strukturierte Finanzierung |
| Handel und Verkauf | 18% | Market Making, Eigenhandel, Derivate |
| Privatkundengeschäft | 12% | Privatkredite, Hypotheken, Einlagen, Kreditkarten |
| Kommerzielles Banking | 15% | Geschäftskredite, Gewerbeimmobilien, Factoring |
| Zahlung & Abrechnung | 18% | Überweisungen, Clearing, Verwahrung |
| Agenturdienstleistungen | 15% | Depotbankdienstleistungen, Unternehmenstreuhand, Verwahrstelle |
| Vermögensverwaltung | 12% | Fondsmanagement, Pensionsfonds, Vermögensverwaltung |
| Einzelhandelsvermittlung | 12% | Ausführung, Auftragsannahme, Anlageberatung |
Häufig gestellte Fragen
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Welche 7 Arten von operationellen Risikoereignissen gibt es in Basel?
Basel II/III definiert 7 Kategorien operationeller Risikoereignisse: (1) Interner Betrug – Veruntreuung von Vermögenswerten, Steuerhinterziehung, absichtliche Fehlmarkierung von Positionen, Bestechung durch Mitarbeiter; (2) Externer Betrug – Diebstahl, Fälschung, Hacking, Cyberkriminalität durch externe Parteien; (3) Beschäftigungspraktiken und Sicherheit am Arbeitsplatz – Schadensersatzansprüche der Arbeitnehmer, Diskriminierung, organisierte Arbeitskämpfe; (4) Kunden, Produkte und Geschäftspraktiken – Treuhandverstöße, Produktmängel, Marktmanipulation, Datenschutzverletzungen, Geldwäsche; (5) Schäden an physischen Vermögenswerten – Terrorismus, Vandalismus, Erdbeben, Brände; (6) Betriebsunterbrechungen und Systemausfälle – Hardwareausfälle, Softwarefehler, Versorgungsausfälle; (7) Ausführung, Lieferung und Prozessmanagement – fehlgeschlagene Transaktionen, Dateneingabefehler, Buchhaltungsfehler, Lieferantenstreitigkeiten.
Warum hat Basel IV das AMA zugunsten des SMA abgeschafft?
Das AMA wurde im endgültigen Basel-IV-Standard (2017, Umsetzung 2023–2028) aus mehreren Gründen abgeschafft: (1) übermäßige Variabilität des AMA-Kapitals zwischen Banken, die ähnliche Ansätze, aber unterschiedliche interne Annahmen verwenden, was die Vergleichbarkeit beeinträchtigt; (2) Die Komplexität der Modelle führte zu Undurchsichtigkeit – die Regulierungsbehörden konnten AMA-Modelle nicht einfach zwischen Institutionen validieren oder vergleichen. (3) Einige Banken haben Modelle entwickelt, um die Kapitalanforderungen zu minimieren. (4) Die Flexibilität des AMA führte bei einigen Umsetzungen zu prozyklischen Ergebnissen. Der SMA ersetzt AMA durch eine standardisiertere Formel, die weiterhin tatsächliche historische Verluste über den internen Verlustmultiplikator berücksichtigt, wodurch Anreize zur Verlustkontrolle aufrechterhalten und gleichzeitig die Konsistenz und Vergleichbarkeit verbessert werden.
Was ist die ORX-Datenbank und warum ist sie für das Betriebsrisiko wichtig?
Die Operational Riskdata eXchange Association (ORX) unterhält die weltweit größte Verlustdatenbank für operationelle Risiken und sammelt anonymisierte Verlustereignisdaten von Mitgliedsbanken weltweit. Mitgliedsbanken tragen über einen bestimmten Schwellenwert (in der Regel 20.000 US-Dollar) zu Betriebsrisikoverlusten bei und erhalten im Gegenzug Konsortialstatistiken. Externe Daten von ORX sind für AMA und die Entwicklung interner Modelle von entscheidender Bedeutung, da einzelne Banken nicht über ausreichende historische Daten verfügen, um das Ende der Schwereverteilung für seltene, schwerwiegende Ereignisse abzuschätzen – genau die Verluste, die den Kapitalbedarf bestimmen. Ohne externe Daten enthält die 10-jährige interne Geschichte einer Institution möglicherweise keine Ereignisse im 99.–99,9. Perzentil, was eine Tail-Schätzung unmöglich macht.
Was ist Szenarioanalyse im operationellen Risiko?
Die Szenarioanalyse ist eine zukunftsgerichtete Ergänzung zu den im AMA erforderlichen historischen Verlustdaten. In Expertenworkshops kommen Unternehmensleiter, Risikobeauftragte und Kontrollfunktionen zusammen, um hypothetische, aber plausible Szenarien für betriebliche Risiken zu bewerten: ein großer Cyberangriff, ein betrügerisches Händlerereignis, eine Geldbuße wegen Falschverkaufs oder eine Katastrophe für die Geschäftskontinuität. Experten schätzen die Wahrscheinlichkeit und Schwere jedes Szenarios ein. Szenariodaten werden neben historischen internen Daten und externen Verlustdaten in das AMA-Modell integriert. Die Szenarioanalyse ist besonders wichtig, um Extremrisiken zu erfassen, die in der Geschichte einer Bank noch nicht beobachtet wurden, aber bekanntermaßen anderswo in der Branche aufgetreten sind.
Wie unterscheidet sich operationelles Risikokapital vom Kredit- und Marktrisikokapital?
Kredit- und Marktrisikokapital wird im Verhältnis zum eingegangenen Risiko zugewiesen: Ein höheres Kreditengagement oder eine höhere Marktvolatilität erfordern mehr Kapital. Das Besondere an operationellem Risikokapital ist, dass das operationelle Risiko im Allgemeinen keine Ertragsquelle darstellt – es ist eine reine Kehrseite von Fehlern in Prozessen, Systemen und Menschen. Dadurch entstehen unterschiedliche Managementanreize: Beim Kreditrisiko führt das Eingehen eines höheren Risikos zu höheren Spread-Erträgen; Beim operationellen Risiko bringt das Eingehen von mehr Risiken nichts (niemand wird dafür belohnt, dass er mehr Betrug ausgesetzt ist). Operationelles Risikokapital ist daher eher eine Steuer auf betriebliche Komplexität und Kontrollschwäche als eine Entschädigung für das Eingehen produktiver Risiken.
Was ist der Verlustverteilungsansatz (LDA) bei der Modellierung des operationellen Risikos?
Der Loss Distribution Approach (LDA) ist die primäre AMA-Methodik: Für jede Kombination aus Geschäftsbereich und Ereignistyp (die 56 Risikozellen) wird eine zusammengesetzte Verlustverteilung erstellt, indem die Verlusthäufigkeit (typischerweise Poisson-Verteilung) und die Verlustschwere (typischerweise Log-Normal- oder generalisierte Pareto-Verteilung) separat modelliert werden. Häufigkeit und Schweregrad werden mithilfe einer Monte-Carlo-Simulation kombiniert: Häufigkeit aus der Poisson-Verteilung ermitteln, dann so viele Schweregrade zeichnen und die Summe für den jährlichen Gesamtverlust ermitteln. Nach vielen Simulationen wird die aggregierte jährliche Verlustverteilung erstellt und das 99,9. Perzentil abzüglich des erwarteten Verlusts entspricht der Kapitalanforderung. Hauptherausforderungen: Anpassung der Fat-Tail-Schweregradverteilungen an begrenzte Daten, Handhabung der Korrelation zwischen Risikozellen und Validierung extremer Quantilschätzungen.
Was sind Schlüsselkontrollen, die das Betriebsrisiko und das Kapital reduzieren?
Effektive operative Risikokontrollen reduzieren sowohl die Häufigkeit als auch die Schwere von Verlusten: (1) Aufgabentrennung – verhindert Betrug oder Fehler durch eine einzelne Person; (2) Systemzugriffskontrollen – begrenzt, wer Transaktionen initiieren und genehmigen kann; (3) Unabhängige Bestätigung und Abstimmung – erkennt Fehler und Manipulationen; (4) Geschäftskontinuitätsplanung – reduziert Verluste durch Systemausfälle und physische Katastrophen; (5) Mitarbeiterschulung und -kultur – reduziert unbeabsichtigte Fehler und stärkt das Ethikbewusstsein; (6) Versicherungen – überträgt einen Teil der Betriebsrisikoverluste an Versicherer; (7) Risikomanagement Dritter – kontrolliert das Risiko von Outsourcing-Anbietern. Im Rahmen von AMA können nachweisbare Kontrollverbesserungen die Kapitalschätzungen interner Modelle direkt reduzieren und so einen direkten finanziellen Anreiz für Investitionen in das operative Risikomanagement schaffen.
Häufige Fehler vermeiden
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- !Einbeziehung negativer Bruttoeinkommensjahre in den BIA-Durchschnitt – Basel verlangt den Ausschluss negativer Jahre, um eine Kapitalreduzierung während Verlustperioden zu vermeiden.
- !Bei der Modellierung von Tail-Schweregradverteilungen können interne Verlustdaten nicht durch externe Datenbankverluste ergänzt werden.
- !Szenarioanalysen für Risiken, die nicht in historischen Daten erfasst sind, werden ignoriert – insbesondere neu auftretende Risiken wie Cyber- und Klimarisiken.
- !Behandlung des operationellen Risikokapitals als reine Übung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und nicht als internes Risikomanagementinstrument.
- !Doppelzählung von Verlusten über Risikokategorien hinweg, wenn ein Ereignis mehrere operationelle Risikoelemente aufweist.
Profi-Tipp
Pflegen Sie eine detaillierte Datenbank zu operationellen Risikoverlustereignissen mit obligatorischen Meldeschwellenwerten (z. B. alle Ereignisse > 10.000 USD). Die Ereignisqualität (Ursache, beitragende Faktoren, Reaktion) ist ebenso wichtig wie die Verlusthöhe, um das Risikomanagement zu verbessern und den Aufsichtsbehörden die Qualität von AMA/internen Modellen zu demonstrieren.
Wussten Sie?
Als größter einzelner Verlust aus operationellen Risiken in der Geschichte des Bankwesens wird weithin die Entschädigung in Höhe von 13 Milliarden US-Dollar angesehen, die JPMorgan Chase im Jahr 2013 an das US-Justizministerium im Zusammenhang mit hypothekenbesicherten Wertpapieren zahlte, die vor der Finanzkrise 2008 verkauft wurden – ein Verlust, der auf Versäumnisse in der Geschäftspraxis zurückzuführen ist und genau in den Baseler Ereignistyp „Kunden, Produkte und Geschäftspraktiken“ fällt. Allein dieser Vergleich übersteigt den Gesamtkapitalbedarf vieler Banken für operationelle Risiken und verdeutlicht, warum operationelle Risiken auf höchster Ebene der Bankleitung ernst genommen werden.
Referenzen
- ›Basler Ausschuss: Operationelles Risiko – Überarbeitungen der einfacheren Ansätze (Basel IV SMA, 2014)
- ›Basler Ausschuss: Gute Praktiken für das Management und die Überwachung des operationellen Risikos (2011)
- ›Moosa, I.: Operationelles Risikomanagement (Palgrave Macmillan, 2007)
- ›ORX (Operational Risk Data Exchange): Jährlicher Bericht über operationelle Risikoverluste
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