Präzise Marktrisiko-Modellierung für regulatorische Exzellenz unter FRTB

FRTB Marktrisiko-Modellierung – Sensitivitätsbasierter Ansatz, Risikoklassen & Risikofaktor-Modellierung

Der Fundamental Review of the Trading Book verlangt eine grundlegend neue Marktrisiko-Modellierung: Der Sensitivitätsbasierte Ansatz (SbA) berechnet Delta-, Vega- und Curvature-Risiken über sieben Risikoklassen – GIRR, CSR (Non-Sec, Sec CTP, Sec Non-CTP), Equity, FX und Commodity. Wir unterstützen Banken bei der methodischen Konzeption, Risikofaktor-Modellierung und operativen Umsetzung dieser Anforderungen.

  • Sensitivitätsbasierter Ansatz: Delta-, Vega- und Curvature-Berechnung nach FRTB-Standard
  • Vollständige Abdeckung aller Risikoklassen – GIRR, CSR, Equity, FX, Commodity
  • Risikofaktor-Modellierung mit aufsichtskonformen Simulationsverfahren
  • Expected-Shortfall-Berechnung und Stresstesting gemäß Basel III-Vorgaben

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Marktrisiko-Modellierung unter FRTB – Von der Sensitivitätsberechnung bis zur Kapitalunterlegung

Unsere FRTB Market Risk Modeling-Expertise

  • Tiefgreifende Expertise in FRTB Market Risk Modeling und Basel III Marktrisiko-Compliance-Optimierung
  • Bewährte KI-Methodologien für Expected Shortfall-Berechnung und VaR-Modellvalidierung-Exzellenz
  • Ganzheitlicher Ansatz von Marktrisiko-Compliance bis zur operativen Risikofaktor-Modellierung
  • Sichere und konforme KI-Implementation mit vollständigem IP-Schutz

Marktrisiko-Modellierung-Exzellenz im Fokus

Optimale FRTB Market Risk Modeling erfordert mehr als regulatorische Erfüllung. Unsere KI-Lösungen schaffen strategische Basel III Marktrisiko-Compliance-Vorteile und operative Überlegenheit in der Expected Shortfall-Umsetzung.

ADVISORI in Zahlen

11+

Jahre Erfahrung

120+

Mitarbeiter

520+

Projekte

Wir entwickeln mit Ihnen eine methodisch fundierte und aufsichtskonforme Marktrisiko-Modellierungsstrategie, die alle FRTB-Anforderungen an Sensitivitätsberechnung, Risikofaktor-Modellierung und Kapitalunterlegung systematisch erfüllt.

Unser Ansatz zur FRTB Marktrisiko-Modellierung

1
Phase 1

Analyse Ihrer aktuellen Marktrisiko-Architektur und Bewertung der FRTB-Readiness über alle Risikoklassen

2
Phase 2

Definition der Risikofaktor-Taxonomie für GIRR, CSR, Equity, FX und Commodity

3
Phase 3

Aufbau der SbA-Berechnungsmethodik: Delta, Vega, Curvature je Risikofaktor und Bucket

4
Phase 4

Integration von Residual-Risk-Add-on, Default-Risk-Charge und Korrelationsszenarien

5
Phase 5

Validierung, Backtesting und kontinuierliche Kalibrierung der Modellparameter

"Die strukturierte Marktrisiko-Modellierung unter FRTB ist der Schlüssel zu aufsichtskonformer Kapitalsteuerung. ADVISORI hat uns unterstützt, den Sensitivitätsbasierten Ansatz methodisch sauber umzusetzen."
Andreas Krekel

Andreas Krekel

Head of Risikomanagement, Regulatory Reporting

Expertise & Erfahrung:

10+ Jahre Erfahrung, SQL, R-Studio, BAIS- MSG, ABACUS, SAPBA, HPQC, JIRA, MS Office, SAS, Business Process Manager, IBM Operational Decision Management

Unsere Dienstleistungen

Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation

Sensitivitätsbasierter Ansatz (SbA) – Delta, Vega, Curvature

Konzeption und Implementierung der vollständigen SbA-Berechnungskette: Ableitung der Sensitivitäten, Zuweisung zu Risikofaktoren und Buckets, Aggregation unter drei Korrelationsszenarien.

    Risikoklassen-Modellierung – GIRR, CSR, Equity, FX, Commodity

    Für jede der sieben FRTB-Risikoklassen definieren wir die Risikofaktor-Struktur, kalibrieren Risikogewichte und setzen aufsichtliche Korrelationsmatrizen um.

      Risikofaktor-Modellierung und Simulationsverfahren

      Modellierung handelbarer und nicht handelbarer Risikofaktoren (NMRF), Auswahl geeigneter Simulationsverfahren und Kalibrierung auf aufsichtliche Stressperioden.

        Expected Shortfall und Kapitalunterlegung

        Berechnung des Expected Shortfall über verschiedene Liquiditätshorizonte, Integration in die Kapitalplanung und Sicherstellung der SA-IMA-Konsistenz.

          Residual-Risk-Add-on und Default-Risk-Charge

          Implementierung des RRAO für exotische Underlyings sowie der DRC für Jump-to-Default-Risiken als ergänzende Kapitalkomponenten.

            Modellvalidierung, Backtesting und Re-Kalibrierung

            Laufende Validierungsprozesse mit Profit-and-Loss-Attribution, Backtesting auf Desk-Ebene und regelmäßiger Re-Kalibrierung der Modellparameter.

              Unsere Kompetenzen im Bereich Fundamental Review of the Trading Book (FRTB)

              Wählen Sie den passenden Bereich für Ihre Anforderungen

              Expected Shortfall unter FRTB – Berechnung, Validierung und Umsetzung

              Der Expected Shortfall (ES) ist das zentrale Risikomaß für Marktrisiko-Kapitalanforderungen unter dem Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). Er ersetzt den Value at Risk und misst den durchschnittlichen Verlust im Tail der Verlustverteilung — auf dem 97,5-Prozent-Konfidenzniveau über einen 250-Tage-Stresszeitraum. ADVISORI begleitet Banken bei der Implementierung: von der ES-Berechnung über die Klassifizierung modellierbarer Risikofaktoren bis zur aufsichtlichen Validierung.

              FRTB Backtesting Requirements — Anforderungen an die Modellvalidierung im Marktrisiko

              FRTB Backtesting Requirements erfordern präzise Umsetzung der Basel III Modellvalidierung mit spezifischen Backtesting-Performance-Anforderungen und Validierungsverfahren. Als führende KI-Beratung entwickeln wir maßgeschneiderte RegTech-Lösungen für intelligente Backtesting-Compliance, automatisierte Modellperformance-Überwachung und strategische Validierungs-Optimierung mit vollständigem IP-Schutz.

              FRTB Boundary Trading Banking Book

              Die korrekte Abgrenzung zwischen Handelsbuch und Anlagebuch ist entscheidend für die FRTB-Compliance und Kapitaloptimierung. Wir entwickeln mit Ihnen robuste Boundary-Management-Frameworks für präzise Klassifizierung und effiziente Steuerung.

              FRTB Credit Valuation Adjustment

              Die FRTB Credit Valuation Adjustment stellt neue Herausforderungen für Kapitalberechnung und Risikomanagement dar. Wir entwickeln mit Ihnen comprehensive CVA-Frameworks für präzise Kapitalberechnung, effektives Hedging und nachhaltige Compliance-Exzellenz.

              FRTB Data Management

              Die Fundamental Review of the Trading Book verlangt lückenlose Marktdaten, nachweisbare Risikofaktor-Modellierbarkeit und revisionssichere Data Governance. Wir bauen die Dateninfrastruktur, die Ihr Handelsbuch braucht — von der Real-Price-Observation-Pipeline über NMRF-Minimierung bis zur automatisierten Datenqualitätssicherung.

              FRTB Deutsche Implementation

              Die Fundamental Review of the Trading Book stellt deutsche Banken vor spezifische Herausforderungen. Wir entwickeln maßgeschneiderte Implementierungsstrategien, die BaFin-Anforderungen erfüllen und dabei die Besonderheiten des deutschen Bankenmarktes berücksichtigen.

              FRTB Implementation

              Navigieren Sie die komplexe Umsetzung des Fundamental Review of the Trading Book mit unserer umfassenden Implementierungsunterstützung. Wir begleiten Sie durch den gesamten Prozess – von der initialen Bewertung und Gap-Analyse über die Konzeption und Systemanpassung bis zur vollständigen Integration in Ihre Handels- und Risikomanagementsysteme, einschließlich Modellanpassung, Dateninfrastruktur und Prozessoptimierung.

              FRTB Implementierungsstrategie: Ansatzwahl, Kapitaloptimierung & Phasenplanung

              FRTB Implementation Strategy erfordert präzise Umsetzung der Basel III Fundamental Review of the Trading Book mit spezifischen Marktrisiko-Kapitalanforderungen und Aufsichtsvalidierung. Als führende KI-Beratung entwickeln wir maßgeschneiderte RegTech-Lösungen für intelligente FRTB-Compliance, automatisierte Handelsbuchtrennung und strategische Marktrisiko-Optimierung mit vollständigem IP-Schutz.

              FRTB Internal Models Approach (IMA) — Anforderungen, Zulassung und Umsetzung

              Der FRTB Internal Models Approach (IMA) ermöglicht Banken, eigene Risikomodelle für die Marktrisiko-Eigenkapitalberechnung zu verwenden — vorausgesetzt, strenge aufsichtliche Anforderungen an Expected Shortfall, Backtesting und P&L Attribution werden erfüllt. Als spezialisierte FRTB-Beratung unterstützt ADVISORI Institute bei der IMA-Zulassung, Modellvalidierung und laufenden Compliance.

              FRTB Non-Modellable Risk Factors (NMRF) – RPO-Test & SES-Kapitalzuschlag | ADVISORI

              FRTB Non-Modellable Risk Factors erfordern präzise Umsetzung der Basel III NMRF-Identifikation mit spezifischen Kapitalberechnung-Verfahren und Stress-Szenario-Kalibrierung. Als führende KI-Beratung entwickeln wir maßgeschneiderte RegTech-Lösungen für intelligente NMRF-Compliance, automatisierte Risikofaktor-Validierung und strategische Aufsichtsanerkennung-Optimierung mit vollständigem IP-Schutz.

              FRTB Ongoing Compliance

              Die kontinuierliche Einhaltung der FRTB-Anforderungen erfordert systematische Überwachung, regelmäßige Anpassungen und proaktive Optimierung. Wir begleiten Sie bei der nachhaltigen FRTB-Compliance.

              FRTB P&L Attribution Test (PLAT) – Anforderungen, Methodik & Beratung | ADVISORI

              FRTB Profit & Loss Attribution erfordert präzise Umsetzung der Basel III P&L-Zuordnung mit spezifischen Risikofaktor-Dekompositionsanforderungen und Modellvalidierung. Als führende KI-Beratung entwickeln wir maßgeschneiderte RegTech-Lösungen für intelligente P&L-Attribution-Compliance, automatisierte Backtesting-Integration und strategische Transparenz-Optimierung mit vollständigem IP-Schutz.

              FRTB Readiness Assessment

              Unsere umfassende FRTB-Readiness-Bewertung identifiziert Lücken in Ihren aktuellen Systemen, Prozessen und Daten, quantifiziert die Auswirkungen auf Ihr Kapital und liefert einen maßgeschneiderten Implementierungsfahrplan für eine effiziente FRTB-Compliance.

              Häufig gestellte Fragen zur FRTB Marktrisiko-Modellierung – Sensitivitätsbasierter Ansatz, Risikoklassen & Risikofaktor-Modellierung

              Was ist der Sensitivitätsbasierte Ansatz (SbA) im FRTB?

              Der SbA ist der neue Standardansatz des FRTB zur Kapitalberechnung für Marktrisiken. Handelspositionen werden anhand von Delta- (linear), Vega- (Volatilität) und Curvature-Sensitivitäten (nichtlinear) bewertet, risikogewichtet und über Korrelationsmatrizen in drei Szenarien aggregiert.

              Welche Risikoklassen definiert der FRTB?

              Sieben Risikoklassen: GIRR (Zinsrisiko), CSR Non-Sec, CSR Sec CTP, CSR Sec Non-CTP (Kreditspreadrisiko), Equity, FX (Fremdwährung) und Commodity. Jede hat eigene Buckets, Risikogewichte und Korrelationsparameter.

              Wie funktioniert die Delta-Vega-Curvature-Berechnung?

              Delta misst lineare Preissensitivität. Vega misst Volatilitätssensitivität. Curvature erfasst nichtlineare Risiken durch Vergleich von Bewertungsänderungen bei Auf- und Abwärtsschocks. Alle drei werden separat je Risikoklasse berechnet und zum SbA-Ergebnis aggregiert.

              Was unterscheidet Standardansatz (SA) und internen Modellansatz (IMA)?

              Der SA nutzt aufsichtliche Risikogewichte und Korrelationen. Der IMA erlaubt eigene Expected-Shortfall-Modelle, erfordert aber Desk-Level-Genehmigung, Risk Factor Eligibility Test und PnL-Attribution-Testing. Der SA dient stets als Floor.

              Was sind nicht handelbare Risikofaktoren (NMRF)?

              NMRF sind Risikofaktoren ohne ausreichende reale Marktpreisbeobachtungen. Sie unterliegen einem separaten Stressszenario-basierten Kapitalzuschlag und sind entscheidend für die Gesamtkapitalanforderung unter dem IMA.

              Wie werden die drei Korrelationsszenarien angewendet?

              Kapitalanforderung wird unter hohen, mittleren und niedrigen Korrelationen berechnet. Das Szenario mit der höchsten Anforderung ist bindend – so werden Diversifikations- und Konzentrationsrisiken gleichermaßen erfasst.

              Welche Rolle spielt die Risikofaktor-Modellierung?

              Sie bestimmt, wie Marktpreise, Zinssätze, Spreads, Volatilitäten und Rohstoffpreise abgebildet werden. Im SbA sind Faktoren aufsichtlich vorgegeben; im IMA muss die Modellierbarkeit nachgewiesen werden.

              Was umfasst der Residual-Risk-Add-on (RRAO)?

              Der RRAO ergänzt die SbA-Kapitalanforderung für Instrumente mit exotischen Underlyings (1% Zuschlag) oder besonderen Auszahlungsprofilen (0,1% Zuschlag) auf den Brutto-Nominalwert.

              Wie unterstützt ADVISORI bei der FRTB Marktrisiko-Modellierung?

              Von der Gap-Analyse über SbA-Berechnungsketten-Konzeption und Risikofaktor-Taxonomie bis zur produktiven Implementierung. Wir kalibrieren Risikogewichte, implementieren Delta-Vega-Curvature-Berechnungen und etablieren Validierungsprozesse.

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              Bosch

              KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

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              BOSCH KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

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              Intelligente Vernetzung für zukunftsfähige Produktionssysteme

              Fallstudie
              FESTO AI Case Study

              Ergebnisse

              Verbesserung der Produktionsgeschwindigkeit und Flexibilität
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              Smarte Fertigungslösungen für maximale Wertschöpfung

              Fallstudie
              Case study image for KI-gestützte Fertigungsoptimierung

              Ergebnisse

              Erhebliche Steigerung der Produktionsleistung
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              Digitalisierung im Stahlhandel

              Klöckner & Co

              Digitalisierung im Stahlhandel

              Fallstudie
              Digitalisierung im Stahlhandel - Klöckner & Co

              Ergebnisse

              Über 2 Milliarden Euro Umsatz jährlich über digitale Kanäle
              Ziel, bis 2022 60% des Umsatzes online zu erzielen
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              Digitalization in Steel Trading

              Klöckner & Co

              Digital Transformation in Steel Trading

              Fallstudie
              Digitalisierung im Stahlhandel - Klöckner & Co

              Ergebnisse

              Over 2 billion euros in annual revenue through digital channels
              Goal to achieve 60% of revenue online by 2022
              Improved customer satisfaction through automated processes

              AI-Powered Manufacturing Optimization

              Siemens

              Smart Manufacturing Solutions for Maximum Value Creation

              Fallstudie
              Case study image for AI-Powered Manufacturing Optimization

              Ergebnisse

              Significant increase in production performance
              Reduction of downtime and production costs
              Improved sustainability through more efficient resource utilization

              AI Automation in Production

              Festo

              Intelligent Networking for Future-Proof Production Systems

              Fallstudie
              FESTO AI Case Study

              Ergebnisse

              Improved production speed and flexibility
              Reduced manufacturing costs through more efficient resource utilization
              Increased customer satisfaction through personalized products

              Generative AI in Manufacturing

              Bosch

              AI Process Optimization for Improved Production Efficiency

              Fallstudie
              BOSCH KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

              Ergebnisse

              Reduction of AI application implementation time to just a few weeks
              Improvement in product quality through early defect detection
              Increased manufacturing efficiency through reduced downtime

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