MANAGEMENT
MANAGEMENT HERAUSFORDERUNGEN DER MODELLIERUNG UND INTEGRATION ESG-Risikofaktoren im Stresstesting Regulatorische Anforderungen zur Berücksichtigung von ESG-Risiken in der Banksteuerung stellen u. a. Stresstests in den Vordergrund, die sich auf den Einfluss des Klimawandels auf Bankbilanzen beziehen. Ein Ziel dabei ist es, die Auswirkungen des Klimawandels auf das eigene Geschäftsmodell zu verstehen, um mittels geeigneter Strategien Chancen zu nutzen und Verluste zu vermeiden. Im dritten Teil der kleinen Reihe beschäftigen sich die Autoren mit der Herausforderung für Banken, fremdartige Prozesse in finanzielle Risiken zu „übersetzen“, wie es auch im Rahmen der Covid-19-Pandemie erforderlich ist. 09 // 2020
MANAGEMENT Die Covid-19 Pandemie hat in bisher unbekanntem Maß ökonomische Modelle und die Fragestellung nach deren Verlässlichkeit und zugrunde liegenden Annahmen in das Licht der öffentlichen Diskussion gerückt. Während für andere Sektoren wie Gesundheitswirtschaft und Einzelhandel unmittelbare Fragestellungen im Vordergrund stehen, sehen sich insbesondere Banken damit konfrontiert, ihre gesamten inneren Steuerungs- und Planungsprozesse vor dem Hintergrund dieses systematischen Angebotsund Nachfrageschocks zu überprüfen und in diesem Rahmen insbesondere ihre Szenariound Stresstest-Modelle zu erweitern – eine Herausforderung, bei der es vornehmlich darum geht, Auswirkungen epidemiologischer Verlaufsszenarien auf Finanzinstrumente und deren „Underlyings“ zu verstehen. Nun sind epidemiologische Szenarien für Banken bislang ebenso fremdartig wie Klimarisiken, die per definitionem als eine Unterart von Environmental, Social and Governance (ESG)-Risiken gelten. Können hier Synergien gehoben werden? Pandemie und Klimawandel – strukturelle Gemeinsamkeiten Im Fall der aktuellen Pandemie sind viele Faktoren bereits bekannt, wenn auch (noch) nicht deren genaue Zusammenhänge. Global haben Gesundheitsämter und vergleichbare Institutionen, wenn auch nicht immer ganz konsistent, so doch flächendeckend und schnell relevante Daten erhoben, die von Medizinern wie auch Ökonomen und anderen Wissenschaftlern in Prognosemodellen verwendet werden können. Die Zielgrößen sind dabei klar: Neuinfektionen, Auslastung der Gesundheitssysteme, Arbeitslosigkeit, Insolvenzen, letztlich der Rückgang des Bruttoinlandsprodukts. Sofern diese prognostiziert werden können, lassen sie sich in ökonomische Szenarien überleiten, die wiederum Eingang in die Stresstests der Banken finden. Dabei bestehen die Herausforderungen neben der Einbindung neuer Datentypen und -quellen darin, die Erkenntnisse dieser neuen oder erweiterten ökonomischen Szenario- Modelle kurzfristig in Implikationen für die Banksteuerung zu überführen sowie diese mittelfristig vollständig zu integrieren. Eine ähnliche Herausforderung ergibt sich für das Verständnis und die Integration von Klimarisiken und entsprechenden Daten. Dabei können aufgrund einiger Gemeinsamkeiten Erkenntnisse aus dem Umgang mit der vorliegenden Pandemie genutzt werden. Als größte strukturelle Parallele ist es in beiden Fällen erforderlich, neue Expertise in bisher eher bankfremden Themengebieten aufzubauen, da viele relevante ökonomische Szenarien zunehmend nicht mehr ausschließlich mit traditionellen Größen wie Ölpreis und Arbeitslosigkeit auskommen. Die volkswirtschaftlichen Abteilungen, aber ebenfalls die Risikofunktionen, müssen in diesem Zug ihre Kompetenzen dementsprechend um epidemiologische/pandemische, ökologische und sozio-ökonomische Facetten erweitern, um die Effekte der Internalisierung dieser Externalitäten in ihrer Arbeit zukünftig besser berücksichtigen zu können. Dabei verlieren die bisher angewandten Szenarien in Planung und Stresstesting keineswegs ihre Bedeutung, jedoch sind im Sinn einer ganzheitlichen Betrachtung unter Berücksichtigung der genannten Aspekte entsprechende Erweiterungen des Instrumentariums erforderlich. Oftmals bietet es sich dafür an, vorgelagerte Modelle zur Evaluierung einzelner Faktoren zu entwickeln, etwa der Fallentwicklungszahlen einer Pandemie, was seit Beginn dieses Jahres in erheblichem Umfang von vielen Akteuren auch bereits angewendet wird. Insbesondere in Lagen, die sich schnell entwickeln und in denen noch keine ausreichende empirische Sicherheit über die Zusammenhänge herrscht, müssen diese Modelle in hoher Frequenz mit zusätzlichen oder 09 // 2020 51
