Weiterentwicklung P&L Explain


Ausgangslage

Ein großer deutscher Vermögensverwalter betreibt als Dienstleistung für ein Versicherungsunternehmens desselben Konzernverbunds ein internes Marktrisikomodell gemäß regulatorischen Vorgaben (Solvency II). Neben der regelmäßigen Berechnung von Bewertungs- und Risikokennziffern auf verschiedenen Ebenen von Gesamtkonzern bis auf Portfolio Level umfasst dies die Identifikation und Analyse der wesentlichen Treiber für Risiko- sowie P&L-Beiträge. Dabei erwies sich insbesondere der P&L Explain als zeitintensiv und fehleranfällig sowie in seiner Aussagekraft als eingeschränkt.

Projektziel

  • Weiterentwicklung des existierenden P&L Explains, um die Analyse von Bewertungs- und Risikokennzahlen entlang der Portfoliohierarchie (Top-Down-Ansatz) effizienter zu gestalten.
  • Erweiterung der Analysen um definierten Satz von Qualitätstests, um ggf. auftretenden Datenprobleme und damit verbundene Schwierigkeiten in der Erklärung der P&L-Veränderungen effizient zu beseitigen.

Unsere Leistungen

  • Fachliche Konzeption des P&L Explains für alle Hierarchieebenen inkl. Definition relevanter Sensitivitäten für ausgewähltes Risikoparameteruniversum.
  • Unterstützung bei der technischen Umsetzung in den Systemen des Unternehmens einschließlich:
    • Berechnung der einzelnen Beiträge zur Änderung der P&L,
    • Aggregation von P&L-Kennziffern entlang des Bewertungshierarchie,
    • Hypothetische Portfoliobewertungen auf Basis historischer Szenarien.
  • Definition, Umsetzung und Test der Top-Down-Checks für die eingeführten P&L Explain-Kenngrößen.

Kundennutzen

Verbesserte Drill-Down-Funktionalitäten für P&L und Risiko entlang der unterschiedlichen Hierarchieebenen erlauben eine schnelle Identifikation wesentlicher P&L-Beiträge und damit eine zielgerichtete Top-Down-Analyse von Werttreibern und damit verbundener Risiken. Ferner helfen die eingeführten Qualitätschecks bei der Reduktion der Fehler in den Auswertungen. Insgesamt wurde nicht nur die Effizienz der P&L-Analysen verbessert, sondern insbesondere auch die Aussagekraft des P&L Explains erhöht.

Relevante Kenntnisse / Tools

  • Microsoft SQL
  • Tool for Oracle Application Developer (TOAD)
  • IBM Algorithmics RiskWatch
  • IBM Algorithmics One-Algo Risk Application (ARA)

Interesse an weiteren Projektreferenzen?

  • Weiterentwicklung P&L Explain

    Weiterentwickung des P&L Explain zur Steigerung der Effizienz bei Analysen von Bewertungs- und Risikokennzahlen sowie Verbesserung ihrer Aussagekraft.

    W E I T E R L E S E N

  • Erweiterung Internes Marktrisikomodell

    Vorstudie für Dynamic Volatility Adjustment (DVA) unter Verwendung einer Smith-Wilson Extrapolation in der Marktrisikomessung.

    W E I T E R L E S E N