Profit and Loss – Best Practice

von Dr. Dieter Hierl, Dr. Marco Buck und Dr. Roland Onderka, 1 min. Lesezeit

Das frühzeitige Erkennen von Risiken ist für Finanzinstitute oberste regulatorische Pflicht. Neben dem fachlichen Know-how muss dies insbesondere auch aus technischer Sicht mit entsprechend smarten Tools unterstützt werden.

Auf eine geeignete Messgröße im Bereich des Marktrisikos, die nicht nur bei der Identifikation und Mitigation unerwarteter Risiken eine große Unterstützung bietet, wollen wir an dieser Stelle nochmals eingehen. Diese Messgrößen der Gewinn- und Verlustrechnung (Profit and Loss, „P&L“) haben aufgrund ihrer Bedeutung bei der Steuerung und Optimierung der Handelsaktivitäten und nachgelagert auch bei der Rechnungslegung innerhalb eines Geldinstituts eine große und bedeutende Rolle.
 
Im Rahmen unseres Whitepapers „Profit & Loss – Best Practice” haben wir in diesem Zusammenhang unsere langjährigen Erfahrungen im Design von Reporting-Plattformen, in der Optimierung von Schnittstellen und in der Erweiterung komplexer IT-Systeme im Kontext der Gewinn- und Verlustrechnung zusammengetragen. Das Whitepaper gibt Impulse in der Digitalisierung der Prozesse rund um das Thema P&L. Dies beinhaltet einerseits die P&L-Datenerhebung, Datentransformation, deren Speicherung und Verarbeitung und reicht andererseits bis hin zum Reporting und der Auswertung der immensen Datenmengen.
 
Konkret werden im Paper diverse Aspekte der Gewinn- und Verlustrechnung beleuchtet. Dazu zählt zunächst eine Einführung in die verschiedenen P&L Metriken, die neben der ökonomischen P&L auch die für das Backtesting des internen Marktrisikomodells und den sog. P&L Attribution Test unter FRTB benötigte hypothetische, actual und risikotheoretische P&L, sowie die für die Bilanzerstellung benötigte Accounting P&L, beinhaltet. Gerade beim Zusammenspiel von ökonomischer P&L und Accounting P&L kann man durch eine überlegt aufgesetzte Überleitungsrechnung enorme Synergien bei deren Abgleich haben.
 
Neben den genannten P&L Metriken gibt vor allem die genaue Analyse der ökonomischen P&L Aufschluss über eingegangene Marktrisiken und zeigt deshalb auch die hohe Relevanz im Rahmen der Überprüfung und Steuerung der Handelsstrategie. Insbesondere ist es hierbei wichtig, die tägliche ökonomische P&L im Detail erklären zu können. Dazu ist eine Segmentierung der täglichen P&L in die wesentlichen Treiber, die sogenannten P&L Effekte, im Handelsbereich unumgänglich. Solch eine Zerlegung dient dazu, die P&L Quellen transparent zu machen, insbesondere durch welche Risikofaktoren und Geschäftsvorfälle sie entstanden sind. Aus einer solchen Analyse gehen die wesentlichen Risikoexposures einzelner Positionen sowie die Qualität der Absicherung einzelner Marktrisikofaktoren hervor. Eine adäquate P&L Explain kann also wesentlich zur Optimierung aller Hedge-Aktivitäten eingesetzt werden, um nicht zuletzt unerwartete Verluste zu vermeiden.
 
Aus diesem Grund haben wir in unserem Whitepaper auch das Thema P&L Explain tiefgehend beleuchtet und mehrere Methoden zur Zerlegung der ökonomischen P&L auf täglicher Basis vorgestellt. Konkret werden ein sensitivitäts-basierter und auf Neubewertung zurückgreifende Ansätze vorgestellt, sowie die Vor- und Nachteile der Vorgehensweisen erläutert. Nicht jede der genannten Methoden lässt sich auf alle Assetklassen gleichermaßen gut anwenden, sodass auch Kombinationen aus den unterschiedlichen Ansätzen eine adäquate Alternative bieten können.
 
Darüber hinaus stellt sich bei der Umsetzung der beschriebenen P&L-Analysen die Frage nach den zugehörigen Geschäftsprozessen und der erforderlichen IT-Infrastruktur. Wo hierbei die Grenzen des Machbaren gesetzt werden, entscheidet sich schon sehr frühzeitig in der zielgenauen Planung und Ausarbeitung der Anforderungen. Eine zeitgemäße und flexible technische Architektur, gepaart mit dem notwendigen fachlichen und technischen Weitblick, sind dabei ein wesentlicher Bestandteil, um für heutige und auch zukünftig anstehende Herausforderungen bestens gerüstet zu sein.

Dr. Dieter Hierl

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Dr. Marco Buck

Dr. Marco Buck

Dr. Roland Onderka

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