Operational Risk in Banken: eine methodenkritische Analyse der Messung von IT-Risiken
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
---|---|
Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2006
|
Ausgabe: | 1. Aufl. |
Schriftenreihe: | Gabler Editon Wissenschaft : Bank- und Finanzwirtschaft
|
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
Beschreibung: | Zugl.: München, Univ., Diss., 2006 |
Beschreibung: | XXI, 265 S. graph. Darst. |
ISBN: | 9783835004245 3835004247 |
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis.......................................................................................XVII
Abbildungsverzeichnis.........................................................................................XIX
Anhangsverzeichnis.............................................................................................XXI
1. Einleitung...............................................................................................................1
1.1 Problemstellung...............................................................................................1
1.2 Ziel und Gang der Untersuchung...................................................................i
2. Grandiagen zu IT-Risiken und zum IT-Risikomanagementprozess..................
2.1 Definition und Kategorislerung von IT-Risiken als Teil des
Risk
2.1.1
2.1.1.1
2.1.1.2 Kategorien des
2.1.1.3 Eigenschaftendes
2.1.2
2.1.2.1
2.1.2.2
2.1.2.2.1 Schwachstellen (objektorientierte Risikoklassifizierung)..............18
2.1.2.2.2 Bedrohungen...............................................................................19
2.1.2.2.3 Schäden aus IT-Risiken...............................................................22
2.1.2.3 Der IT-Risikobegriff dieser Arbeit........................................................24
2.2 Der IT-Risikomanagementprozess...............................................................25
2.2.1 Notwendigkeit eines IT-Risikomanagements............................................25
2.2.2 Phasen des IT-Risikomanagements.........................................................25
3. Grundlagen zur Messung von IT-Risiken und Entwicklung von
methodenbezogenen Beurteilungskriterien.....................................................31
3.1 Überblick über Ansätze zur Messung von IT-Risiken.................................31
3.2 Entwicklung von methodenbezogenen Beurteilungskriterien..................39
3.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität.......................................................40
3.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse........................................................41
3.2.3 (Kausal-)Zusammenhang zwischen Messgröße und tatsächlichem
IT-Risiko.......................................... ........................................................47
3.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten zwischen einzelnen IT-Risiken,
Operational
3.2.4.1 Bildung von Messeinheiten für das
3.2.4.2 Mögliche Abhängigkeiten bei
3.2.4.3 Ansätze zur Messung von Abhängigkeiten.........................................59
3.2.4.4 Formulierung eines ßeurteilungskriteriums........................................69
3.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation.........................................70
3.2.6 Validierbarkeit der Ansätze.......................................................................70
3.3 Datenbasis als Ausgangspunkt für eine Messung.....................................74
3.3.1 Arten an benötigten Daten und mögliche Datenquellen............................74
3.3.2 Probleme der Daten und des Datensammlungsprozesses.......................81
3.3.2.1 Anzahl und Qualität interner Daten..........................................„.........81
3.3.2.1.1 Quantitative Datenproblematik.....................................................81
3.3.2.1.2 Qualitative Datenproblematik.......................................................84
3.3.2.1.2.1 Verzerrungen bei historischen internen Daten......................84
3.3.2.1.2.2 Verzerrungen bei synthetischen internen Daten....................89
3.3.2.2 Probleme externer Daten sowie aus der Kombination
verschiedener Datenquellen...............................................................93
3.3.2.3 Zusammenfassende Beurteilung der Datenproblematik im
Zusammenhang mit
. Darstellung und methodenkritische Beurteilung von Indikatoransätzen
und statistischen / versicherungsmathematischen Ansätzen......................103
4.1 Darstellung und methodenkritische Beurteilung von
Indikatoransätzen........................................................................................103
4.1.1 Grundprinzip und Kategorisierung der Indikatoransätze.........................103
4.1.2 Darstellung und Beurteilung von Financial
insbesondere Basisindikatoransatz und Standardansatz des Basler
Ausschusses für Bankenaufsicht.............................................................114
4.1.2.1 Darstellung von Financial
4.1.2.1.1 Basisindikatoransatz..................................................................114
4.1.2.1.2 Standardansatz..........................................................................116
4.1.2.2 Beurteilung von Financial
4.1.2.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität........................................120
4.1.2.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse.........................................123
4.1.2.2.3 (Kausal-)Zusammenhang zwischen Financial
und dem
4.1.2.2.3.1 Annahmen des Basler Ausschusses bzgl. des
Zusammenhangs zwischen Bruttoertrag und
Risk
4.1.2.2.3.2 Hypothese: Es gibt keinen Kausalzusammenhang
zwischen Bruttoertrag und dem
4.1.2.2.3.3 Indifferente und widersprüchliche Zusammenhänge...........127
4.1.2.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.......................................130
4.1.2.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation..........................130
4.1.2.2.6 Validierbarkeit der Ansätze........................................................131
4.1.2.3 Verbesserungsvorschläge zu den Basler Ansätzen.........................133
4.1.3 Darstellung und Beurteilung von Nonflnancial
4.1.3.1 Darstellung von Nonflnancial
4.1.3.1.1 Definition und Beispiele für Nonfinancial
4.1.3.1.2 Ansatzpunkte zur Erkennung und Modellierung von
Zusammenhängen zwischen Nonflnancial
und dem IT-Risiko......................................................................142
4.1.3.2 Beurteilung von Nonfmancial
4.1.3.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität........................................147
4.1.3.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse.........................................148
4.1.3.2.3 Kausalzusammenhang zwischen Nonfinancial
und IT-Risiko.............................................................................150
4.1.3.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.......................................154
4.1.3.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation..........................155
4.1.3.2.6 Validierbarkeit der Ansätze........................................................156
4.1.4 Kombination von Risikoindikatoren.........................................................158
4.1.4.1 Relevanz...........................................f..............................................158
4.1.4.2 Möglichkeiten der Kombination von Risikoindikatoren......................159
4.1.4.3 Beurteilung eines Messansatzes auf der Basis einer Kombination
an Risikoindikatoren anhand ausgewählter Beurteilungskriterien.... 164
4.2 Darstellung und methodenkritische Beurteilung von statistischen /
versicherungsmathematischen; Ansätzen.................................................167
4.2.1 Darstellung von statistischen / versicherungsmathematischen
Ansätzen.................................................................................................167
4.2.1.1 Grundprinzip und Vorgehensweise...................................................167
4.2.1.2 Modellierung der Schadenanzahl- und der
Schadenhöhenverteilungen..............................................................171
4.2.1.2.1 Ablauf der Modellierung und
4.2.1.2.2 Ansätze zur Modellierung der
Schadenhöhenverteilung.........................................................!. 183
4.2.1.2.2.1 Ermittlung einer untrunkierten Schadenhöhenverteilung
aus trunkierten Daten..........................................................184
4.2.1.2.2.2 Modellierung des
der Schadenhöhenverteilung mit Hilfe der
Extremwerttheorie...............................................................186
4.2.1.3 Ermittlung der Gesamtverlustverteilung............................................191
4.2.1.4 Ermittlung eines
Gesamtverlustverteilung..................................................................194
4.2.2 Beurteilung von statistischen / versicherungsmathematischen
Ansätzen.................................................................................................198
4.2.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität..............................................198
4.2.2.1.1 Datenverfügbarkeit.....................................................................198
4.2.2.1.2 Datenqualität..............................................................................200
4.2.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse...............................................201
4.2.2.3 (Kausalzusammenhang zwischen historischen Verlustdaten
und aktuellem IT-Risiko....................................................................203
4.2.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten..............................................205
4.2.2.4.1 Möglichkeiten zur Modellierung von Abhängigkeiten.................205
4.2.2.4.2 Anwendbarkeit der Modellierung von Abhängigkeiten...............208
4.2.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation.................................210
4.2.2.6 Validierbarkeit der Ansätze...............................................................212
4.3 Zusammenfassende Beurteilung und Einsatzempfehlungen für
Indikatoransätze und statistische / versicherungsmathematische
Ansätze zur Messung des IT-Risikos.........................................................215
5. Parallelen der IT-Risikomessung mit der Marktpreis- und der
Kreditrisikomessung........................................................................................221
6. Ausblick.............................................................................................................224
Anhang...................................................................................................................227
Literaturverzeichnis.....................................................................__..........._____239
! Der Einfluss der Informationstechnologie auf den Erfolg
von Kreditinstituten ist unumstritten. Eine wichtige Rolle
spielt dabei das mit dem IT-Einsatz verbundene Risiko. An
Bedeutung hat das IT-Risiko, in letzter Zeit vor allem
dadurch gewonnen, dass es als Teilaspekt des
Risk
der „Neuen Basler Eigenkapitalvereinbarung (Basel
eine Unterlegung mit Eigenkapital gefordert. Allerdings
haben sich im Risikomanagement der Banken noch keine
Standards zur Messung von
Anja Hechenblaikner untersucht die derzeit wichtigsten
Methoden zur Messung von
auf einer klaren Kategorisierung des IT-Risikos als Teil des
Operational Risk
lungskriterien wie z.B. Datenverfügbarkeit und Daten¬
qualität, Verwendbarkeit der Messergebnisse, Berücksichti¬
gung von Abhängigkeiten zwischen Risikofaktoren und
Validierbarkeit der Ansätze. Auf Basis dieser Kriterien1
analysiert sie Indikatoransätze und statistische/versiche-
rungsmathematische Ansätze. Als Ergebnis weist sie
erhebliche methodische Schwächen sowie bisher uner¬
füllbare Anforderungen der Ansätze nach. Diese stellen
aufschlussreiche Ansatzpunkte für Verbesserungen der
Messmethoden dar
Das Buch wendet sich an Dozenten und Studenten der
Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Banken
und Risikomanagement sowie an Praktiker aus dem Risiko-
management
|
adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis.XVII
Abbildungsverzeichnis.XIX
Anhangsverzeichnis.XXI
1. Einleitung.1
1.1 Problemstellung.1
1.2 Ziel und Gang der Untersuchung.i
2. Grandiagen zu IT-Risiken und zum IT-Risikomanagementprozess.
2.1 Definition und Kategorislerung von IT-Risiken als Teil des
Risk
2.1.1
2.1.1.1
2.1.1.2 Kategorien des
2.1.1.3 Eigenschaftendes
2.1.2
2.1.2.1
2.1.2.2
2.1.2.2.1 Schwachstellen (objektorientierte Risikoklassifizierung).18
2.1.2.2.2 Bedrohungen.19
2.1.2.2.3 Schäden aus IT-Risiken.22
2.1.2.3 Der IT-Risikobegriff dieser Arbeit.24
2.2 Der IT-Risikomanagementprozess.25
2.2.1 Notwendigkeit eines IT-Risikomanagements.25
2.2.2 Phasen des IT-Risikomanagements.25
3. Grundlagen zur Messung von IT-Risiken und Entwicklung von
methodenbezogenen Beurteilungskriterien.31
3.1 Überblick über Ansätze zur Messung von IT-Risiken.31
3.2 Entwicklung von methodenbezogenen Beurteilungskriterien.39
3.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität.40
3.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse.41
3.2.3 (Kausal-)Zusammenhang zwischen Messgröße und tatsächlichem
IT-Risiko.'.47
3.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten zwischen einzelnen IT-Risiken,
Operational
3.2.4.1 Bildung von Messeinheiten für das
3.2.4.2 Mögliche Abhängigkeiten bei
3.2.4.3 Ansätze zur Messung von Abhängigkeiten.59
3.2.4.4 Formulierung eines ßeurteilungskriteriums.69
3.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation.70
3.2.6 Validierbarkeit der Ansätze.70
3.3 Datenbasis als Ausgangspunkt für eine Messung.74
3.3.1 Arten an benötigten Daten und mögliche Datenquellen.74
3.3.2 Probleme der Daten und des Datensammlungsprozesses.81
3.3.2.1 Anzahl und Qualität interner Daten.„.81
3.3.2.1.1 Quantitative Datenproblematik.81
3.3.2.1.2 Qualitative Datenproblematik.84
3.3.2.1.2.1 Verzerrungen bei historischen internen Daten.84
3.3.2.1.2.2 Verzerrungen bei synthetischen internen Daten.89
3.3.2.2 Probleme externer Daten sowie aus der Kombination
verschiedener Datenquellen.93
3.3.2.3 Zusammenfassende Beurteilung der Datenproblematik im
Zusammenhang mit
. Darstellung und methodenkritische Beurteilung von Indikatoransätzen
und statistischen / versicherungsmathematischen Ansätzen.103
4.1 Darstellung und methodenkritische Beurteilung von
Indikatoransätzen.103
4.1.1 Grundprinzip und Kategorisierung der Indikatoransätze.103
4.1.2 Darstellung und Beurteilung von Financial
insbesondere Basisindikatoransatz und Standardansatz des Basler
Ausschusses für Bankenaufsicht.114
4.1.2.1 Darstellung von Financial
4.1.2.1.1 Basisindikatoransatz.114
4.1.2.1.2 Standardansatz.116
4.1.2.2 Beurteilung von Financial
4.1.2.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität.120
4.1.2.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse.123
4.1.2.2.3 (Kausal-)Zusammenhang zwischen Financial
und dem
4.1.2.2.3.1 Annahmen des Basler Ausschusses bzgl. des
Zusammenhangs zwischen Bruttoertrag und
Risk
4.1.2.2.3.2 Hypothese: Es gibt keinen Kausalzusammenhang
zwischen Bruttoertrag und dem
4.1.2.2.3.3 Indifferente und widersprüchliche Zusammenhänge.127
4.1.2.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.130
4.1.2.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation.130
4.1.2.2.6 Validierbarkeit der Ansätze.131
4.1.2.3 Verbesserungsvorschläge zu den Basler Ansätzen.133
4.1.3 Darstellung und Beurteilung von Nonflnancial
4.1.3.1 Darstellung von Nonflnancial
4.1.3.1.1 Definition und Beispiele für Nonfinancial
4.1.3.1.2 Ansatzpunkte zur Erkennung und Modellierung von
Zusammenhängen zwischen Nonflnancial
und dem IT-Risiko.142
4.1.3.2 Beurteilung von Nonfmancial
4.1.3.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität.147
4.1.3.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse.148
4.1.3.2.3 Kausalzusammenhang zwischen Nonfinancial
und IT-Risiko.150
4.1.3.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.154
4.1.3.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation.155
4.1.3.2.6 Validierbarkeit der Ansätze.156
4.1.4 Kombination von Risikoindikatoren.158
4.1.4.1 Relevanz.f.158
4.1.4.2 Möglichkeiten der Kombination von Risikoindikatoren.159
4.1.4.3 Beurteilung eines Messansatzes auf der Basis einer Kombination
an Risikoindikatoren anhand ausgewählter Beurteilungskriterien. 164
4.2 Darstellung und methodenkritische Beurteilung von statistischen /
versicherungsmathematischen; Ansätzen.167
4.2.1 Darstellung von statistischen / versicherungsmathematischen
Ansätzen.167
4.2.1.1 Grundprinzip und Vorgehensweise.167
4.2.1.2 Modellierung der Schadenanzahl- und der
Schadenhöhenverteilungen.171
4.2.1.2.1 Ablauf der Modellierung und
4.2.1.2.2 Ansätze zur Modellierung der
Schadenhöhenverteilung.!. 183
4.2.1.2.2.1 Ermittlung einer untrunkierten Schadenhöhenverteilung
aus trunkierten Daten.184
4.2.1.2.2.2 Modellierung des
der Schadenhöhenverteilung mit Hilfe der
Extremwerttheorie.186
4.2.1.3 Ermittlung der Gesamtverlustverteilung.191
4.2.1.4 Ermittlung eines
Gesamtverlustverteilung.194
4.2.2 Beurteilung von statistischen / versicherungsmathematischen
Ansätzen.198
4.2.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenqualität.198
4.2.2.1.1 Datenverfügbarkeit.198
4.2.2.1.2 Datenqualität.200
4.2.2.2 Verwendbarkeit der Messergebnisse.201
4.2.2.3 (Kausalzusammenhang zwischen historischen Verlustdaten
und aktuellem IT-Risiko.203
4.2.2.4 Berücksichtigung von Abhängigkeiten.205
4.2.2.4.1 Möglichkeiten zur Modellierung von Abhängigkeiten.205
4.2.2.4.2 Anwendbarkeit der Modellierung von Abhängigkeiten.208
4.2.2.5 Berücksichtigung der aktuellen Risikosituation.210
4.2.2.6 Validierbarkeit der Ansätze.212
4.3 Zusammenfassende Beurteilung und Einsatzempfehlungen für
Indikatoransätze und statistische / versicherungsmathematische
Ansätze zur Messung des IT-Risikos.215
5. Parallelen der IT-Risikomessung mit der Marktpreis- und der
Kreditrisikomessung.221
6. Ausblick.224
Anhang.227
Literaturverzeichnis._._239
! Der Einfluss der Informationstechnologie auf den Erfolg
von Kreditinstituten ist unumstritten. Eine wichtige Rolle
spielt dabei das mit dem IT-Einsatz verbundene Risiko. An
Bedeutung hat das'IT-Risiko, in letzter Zeit vor allem
dadurch gewonnen, dass es als Teilaspekt des
Risk
der „Neuen Basler Eigenkapitalvereinbarung" (Basel
eine Unterlegung mit Eigenkapital gefordert. Allerdings
haben sich im Risikomanagement der Banken noch keine
Standards zur Messung von
Anja Hechenblaikner untersucht die derzeit wichtigsten
Methoden zur Messung von
auf einer klaren Kategorisierung des IT-Risikos als Teil des
Operational Risk
lungskriterien wie z.B. Datenverfügbarkeit und Daten¬
qualität, Verwendbarkeit der Messergebnisse, Berücksichti¬
gung von Abhängigkeiten zwischen Risikofaktoren und
Validierbarkeit der Ansätze. Auf Basis dieser Kriterien1
analysiert sie Indikatoransätze und statistische/versiche-
rungsmathematische Ansätze. Als Ergebnis weist sie
erhebliche methodische Schwächen sowie bisher uner¬
füllbare Anforderungen der Ansätze nach. Diese stellen
aufschlussreiche Ansatzpunkte für Verbesserungen der
Messmethoden dar
Das Buch wendet sich an Dozenten und Studenten der
Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Banken
und Risikomanagement sowie an Praktiker aus dem Risiko-
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