Risikosteuerung Risikosteuerung in in Versicherungsunternehmen Versicherungsunternehmen und und Solvency Solvency IIII
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Risikosteuerung in Versicherungsunternehmen und Solvency II
Prof. Dr. Helmut Gründl Humboldt-Universität zu Berlin
Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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Agenda 1. Einführung: Risikosteuerung in Versicherungsunternehmen 2. Das Solvency II-Projekt: Ein kurzer Abriss 3. Organisatorische Anforderungen an ein internes Risikosteuerungsmodell 4. Konzept für ein Solvency II-adäquates internes Risikosteuerungsmodell 5. Fazit und Ausblick Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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1. Einführung: Risikosteuerung in Versicherungsunternehmen -
Deregulierung Liberalisierung Globalisierung Finanzinnovationen Disintermediation gestiegene Volatilität auf den Finanzmärkten - Terrorismus - Zunahme der Naturgefahren
- Angleichung der Marktbedingungen und Regelungen - Intensivierung des Wettbewerbs - höhere Eigenverantwortung der Marktteilnehmer in Bezug auf Risikoannahme - wachsender Komplexitätsgrad der Risikoanalyse und -handhabung - Ratings - KonTraG / Solvency II
zunehmende Bedeutung der Risikosteuerung Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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• Entscheidende Bedeutung der Risikosteuerung in Versicherungsunternehmen: -
Insolvenz eines Versicherungsunternehmens (VU) kann den „Ruin“ des Versicherungsnehmers (VN) zur Folge haben
-
Produktqualität des Versicherers wird direkt durch das Sicherheitsniveau bestimmt
-
Zahlungsbereitschaft der VN reagiert extrem sensitiv auf Veränderungen des Sicherheitsniveaus des VU Einhaltung eines hohen Sicherheitsniveaus mittels eines Risikosteuerungsmodells ist aufgrund der VN-Reaktion auch aus Shareholder-Value-Sicht optimal
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• Risikosteuerungsmodelle sind aber nicht nur aus ShareholderValue-Sicht notwendig, sondern werden auch künftig von der Regulierung vorgeschrieben sein: Solvency II-Projekt • Nur wenige Versicherungsunternehmen haben derzeit ein funktionierendes, modernen Anforderungen genügendes Risikosteuerungssystem • Thema dieses Vortrags: Konkrete Ausgestaltung eines Risikosteuerungsmodells, das den Anforderungen der Eigner und der Regulierung (und damit der Versicherungsnehmer) im Sinne des Solvency IIProjekts genügt Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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2. Das Solvency II-Projekt: Ein kurzer Abriss • Die Ausgangslage: Aktuelle EU-Regelungen (update: „Solvency I“) zur Mindesteigenkapitalausstattung höchst unbefriedigend - Ausschließlich Betrachtung des Versicherungsbereichs - Schaden- und Beitragsindex nur Volumenfaktoren (keine Risikomessung!) - Abstruse Konsequenzen: Höhere Sicherheitszuschläge führen u. U. zu erhöhten Eigenkapitalanforderungen - Extreme Unschärfe bei der Bewertung der Risikolage durch Vernachlässigung stiller Reserven Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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• Solvency II: Aktueller Entwicklungsstand Ziele von Solvency II: - Entwicklung von Solvabilitätsstandards, die in allen EURechtsräumen anwendbar sind - Schaffung von Anreizen zur Entwicklung unternehmensinterner Risikosteuerungsmodelle - Beteiligte Institutionen: EU-Kommission (Richtlinienvorschlag); Durchführungsbefugnisse: CEIOPS-Arbeitsgruppen (Leben, Nicht-Leben, qualitative Finanzaufsicht, Markttransparenz, sektorübergreifende Fragen) Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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Anlehnung an Basel II: “three-pillar structure“ ¾ Erste Säule: Eigenkapitalausstattung, Kapitalanlage, Bemessung versicherungstechnischer Rückstellungen - “Two level approach“: 1.
Definition eines absoluten Mindestkapitals (die Basis bildet hierbei das bestehende EU-Solvabilitätssystem)
2.
Definition eines Zielkapitals auf Basis eines
-
Standardansatzes oder eines
-
internen Modellansatzes
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•
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Standardansatz (Modell noch zu präzisieren): Europäisches oder nationales Standardmodell (GDV Modell) Zielkapital = Aggregation der Eigenkapitalanforderungen für einzelne Risikokategorien
-
Für alle Versicherungsunternehmen anzuwenden, die kein anerkanntes internes Risikosteuerungsmodell aufweisen
-
risikobasierter Ansatz verwandt mit dem amerikanischen RBC-Ansatz und dem Capital Adequacy Model von Standard & Poor‘s
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•
Interne Risikosteuerungsmodelle
-
Akkreditierung unternehmensindividueller Modelle durch die BaFin
-
dynamische / stochastische Risikomodelle
-
Tragfähiges internes Risikosteuerungsmodell erfüllt viele Zwecke auf einmal: -
externer Solvabilitätsnachweis
-
KonTraG
-
Gewinnsteuerung
-
interne Risikosteuerung
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Solvency II ¾ Zweite Säule: Aufsichtsrechtliches Überprüfungsverfahren für interne Modelle und Prozesse (qualitative Anforderungen) ¾ Dritte Säule: Transparenzvorschriften zur Förderung der Marktdisziplin
Zeitplan: Bis Ende 2005: Richtlinienentwurf durch EU-Kommission Bis Ende 2008: Abschluss des Gesetzgebungsverfahrens Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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3. Organisatorische Anforderungen an ein internes Risikosteuerungsmodell • Integration des Risikosteuerungsmodells in den umfassenden aktiven internen Risikomanagement-Prozess des Versicherungsunternehmens D.h., die Ergebnisse des Modells sollen ein integraler Bestandteil der Planung und Kontrolle des UnternehmensRisikoprofils sein: keine Parallelwelten!
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• Die für das Risikosteuerungsmodell verantwortliche Abteilung muss eine angemessene Unabhängigkeit besitzen und muss direkt an die oberste Führungsebene des Unternehmens berichten • Angemessene Dokumentation und interne Revision des Risikosteuerungsmodells und der RisikomanagementSysteme insgesamt
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4. Konzept für ein Solvency II-adäquates internes Risikosteuerungsmodell Vorbemerkungen • Interne Risikosteuerungsmodelle sind zeitbezogene Darstellungen der zentralen risikobehafteten Geschäfte des Versicherungsunternehmens auf Marktwertbasis mit einer Abschätzung ihrer Auswirkungen auf das Gesamtunternehmensrisiko • Alle Modellkomponenten müssen in ihrer Zusammenwirkung auf der Gesamtunternehmensebene dargestellt werden. Die spezifischen Gegebenheiten des VU müssen dabei konsistent abgebildet werden Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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Konzepte der Risikomessung: Ruinwahrscheinlichkeit versus Expected Policyholder Deficit •
Risikomessung auf Unternehmensebene Zwei prominente Ansätze für Solvenzkriterien a) Ruinwahrscheinlichkeit (RW) b) Expected Policyholder Deficit (EPD) Ratio Approach
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• Vorherrschend: Ruinwahrscheinlichkeits-Konzept Wie groß ist die Überschuldungswahrscheinlichkeit des VU in einem bestimmten Zeitraum; formal z.B. für 1 Jahr: Ψ1 = Prob(Ek1 < 0) mit Ek1 = Eigenkapital des VU am Periodenende Ψ1 = einjährige Ausfallwahrscheinlichkeit • Die Ruinwahrscheinlichkeit trifft keine Aussagen über mögliche Überschuldungshöhen Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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Die konkrete Ausgestaltung des Risikosteuerungsmodells -
Simulationsmodell
-
Datensatz eines deutschen Kompositversicherers [Volumen wurde anonymisiert; Risikostruktur entspricht der tatsächlich beobachteten]
-
VU betreibt sieben verschiedene Versicherungszweige
-
Analyse auf Basis von Marktwerten
-
Darstellung der Ergebnisse anhand unterschiedlicher Szenarien mit Fokus auf Investmentbereich
-
diskrete Zeit mit finitem Planungshorizont, z.B. 1 Jahr
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• Ziel des vorzustellenden Risikosteuerungsmodells: Ermittlung der Überschuldungswahrscheinlichkeit eines Versicherers für unterschiedliche Betrachtungszeiträume • Der Ansatz versucht hierbei auch, eine Einschätzung der Risikolage unter alternativen Umweltbedingungen zu ermöglichen • Zu Details siehe Schmeiser (2004)
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•
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Das Eigenkapital des Versicherers Ek zum Zeitpunkt t (t = 1, 2,..., T) ergibt sich auf Basis der folgenden Gleichung:
Ekt = Ekt-1 + Gt – Dt
Ek = Eigenkapital (zu Marktwerten, also incl. stiller Reserven bzw. Lasten) G
= Gewinn
D
= Dividenden- und Steuerzahlungen
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Der Gewinn G des Versicherungsunternehmens setzt sich aus drei Teilen zusammen: 1. Versicherungstechnisches Ergebnis 2. Kapitalanlageergebnis 3. Ergebnis aus dem nicht-versicherungstechnischen Bereich
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Vertiefung: Kapitalanlageergebnis • Das Kapitalanlageergebnis I1 für den Planungshorizont von 1 Jahr ergibt sich aus der folgenden Gleichung:
I1 = C 0 ⋅ r0,1 − IE1 C = Kapitalanlagevolumen am Periodenanfang r = Rendite des Anlageportfolios (Zufallsvariable, abhängig von der Asset Allocation) IE = zahlungswirksamer Betriebsaufwand aus dem Kapitalanlagebereich Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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•
Dabei gilt: r0,1 = w T ⋅ R
w = (w 1 ,..., w z ) T
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r1 R =M r z
z
∑w j =1 j=1
Anlageklassen j = 1,...,z mit den dazugehörigen Renditen rj Der Anteil der Anlageklasse j an der Kapitalanlage C0 wird mit wj bezeichnet •
Betrachtung von 8 Anlageklassen mit drei unterschiedlichen Asset Strukturen (w[1] ist die aktuelle Struktur des VU) 0.03 0.04 0.12 w [1] = 00..17 05 0 . 43 0.09 0.07
0.03 0.04 0.15 w [2] = 00..15 15 0 . 32 0.09 0.07
0.03 0.04 0.25 w [3] = 00..25 20 0 . 07 0.09 0.07
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real estate money market stocks (Germany) stocks (Europe) stocks (World) bonds affil. enterprises mortgage
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•
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Inputdaten für verschiedene Asset-Klassen
()
()
j
type
relevant index
distribution
E rj
std r j
1
real estate
DIX
normal
4.20 %
3.00 %
2
money market
-
normal
3.30 %
1.00 %
3
stocks
DAX
normal
13.20 %
19.30 %
4
stocks
MSCI-Europe
normal
12.30 %
15.50 %
5
stocks
MSCI-World
normal
11.20 %
11.7 %
6
bonds
REXP
normal
6.90 %
5.70 %
7
affiliated enterprises
-
normal
7.30 %
11.30 %
8
mortgage
-
-
3.00 %
0.00 %
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•
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Korrelationen zwischen den Renditen der Anlageklassen j
1
2
3
4
5
6
7
8
1
1
-0.20
-0.25
0
0
0.35
-0.25
0
1
-0.04
0
0
0.16
-0.04
0
1
0.90
0.75
0.19
0.95
0
1
0.80
0.20
0.90
0
1
0.10
0.75
0
1
0.19
0
1
0
2 3 4 5 6 7 8
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•
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Sonstige Investmentdaten: -
Kapitalanlagevolumen C0 = 4.038.277.600 €
-
Kapitalanlageaufwendungen IE1 = 19.651.000 €
•
Sonstiges Ergebnis (nicht versicherungstechnisches Ergebnis) = - 29.924.000 €; deterministisch
•
Eigenkapital (zu Marktwerten) Ek0 = 1.573.759.200 €
Ergebnisse: Einjährige Ruinwahrscheinlichkeit (Ψ1) des VU und korrespondierendes S&P-Rating in Abhängigkeit: -
der EK-Ausstattung Ek0
-
der Asset Allocation w
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• Die (einjährigen) Überschuldungswahrscheinlichkeiten Ψ1 werden durch Simulation ermittelt • Für die Verwendung eines Simulationsmodells spricht insbesondere die Möglichkeit, Abhängigkeitsbeziehungen zwischen unterschiedlich verteilten Zufallsvariablen in einfacher Art und Weise zu berücksichtigen • Der Modellrahmen erweist sich dabei als sehr flexibel, da unterschiedliche Szenarien in ihrer Wirkung für die Unternehmenssicherheit analysiert werden können • Verdeutlichung anhand dreier Szenarien für die angestrebte Asset Allocation Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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Einjährige Ruinwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Asset Allocation und der Eigenkapitalausstattung w[1]
w[2]
w[3]
Ek0 = 1.573.759.200 €
Ψ1 ≈ 0,000 % (S&P: „AAA“)
Ψ1 ≈ 0,000 % (S&P: „AAA“)
Ψ1 ≈ 0,002 % (S&P: „AA“)
Ek0 = 1.250.000.000 €
Ψ1 ≈ 0,000 % (S&P: „AAA“)
Ψ1 ≈ 0,001 % (S&P: „AAA“)
Ψ1 ≈ 0,035 % (S&P: „A“)
Ek0 = 1.000.000.000 €
Ψ1 ≈ 0,002 % (S&P: „AA“)
Ψ1 ≈ 0,009 % (S&P: „AA“)
Ψ1 ≈ 0,229 % (S&P: „BB“)
Ek0 = 750.000.000 €
Ψ1 ≈ 0,035 % (S&P: „A“)
Ψ1 ≈ 0,105 % (S&P: „BBB“)
Ψ1 ≈ 1,055 % (S&P: „B“)
Ek0 = 500.000.000 €
Ψ1 ≈ 0,556 % (S&P: „BB“)
Ψ1 ≈ 0,983 % (S&P: „B“)
Ψ1 ≈ 3,839 % (S&P: „B“)
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5. Fazit und Ausblick •
Interne Risikosteuerungsmodelle sind nach dem heutigen Stand der Technik implementierbar
•
Sie werden künftig ein unerlässliches Instrumentarium der Steuerung von Versicherungsunternehmen darstellen
•
Mit die größte Schwierigkeit bei der Implementierung eines Risikosteuerungsmodells besteht in der Ermittlung des notwendigen Dateninputs (Möglichkeit: Unternehmensübergreifende Datensammlung analog zu PCS)
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• Das Vorhandensein interner Risikosteuerungsmodelle wird insbesondere auch in Richtung der Versicherungsnehmer ein wichtiges Sicherheits-Signal vermitteln • Hierbei wird insbesondere der Kommunikation zwischen dem Versicherungsunternehmen und den Versicherungsnehmern eine entscheidende Rolle zukommen • Wegen der Komplexität der Zusammenhänge werden künftig gerade Rating-Agenturen eine zentrale Rolle dahingehend einnehmen, dass sie die Risikolage des Versicherungsunternehmens und das Funktionieren von internen Risikosteuerungsmodellen in Richtung Versicherungsmarkt kommunizieren Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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Literatur • • • • • • • • • • •
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Berlin, Berlin, 12. 12. November November 2004 2004
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Prof. Prof. Dr. Dr. Helmut Helmut Gründl, Gründl, Humboldt-Universität Humboldt-Universität zu zu Berlin Berlin Dr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für VersicherungsDr. Wolfgang Schieren-Lehrstuhl für Versicherungs- und und Risikomanagement Risikomanagement
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