Eine Analyse von Reputationsrisiken und Spillover-Risiken aus Perspektive der Versicherungswirtschaft
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die empirische Literatur zeigt, dass hohe operationelle Schäden, wie beispielsweise Betrugsfälle in Banken oder Versicherungen, zu signifikanten negativen Spillover-Effekten in anderen Banken oder Versicherungen im Sinne von Reputations- und Marktwertverlusten führen können, obwohl diese selbst kein Schadenereignis aufweisen. Ziel des vorliegenden Forschungsprojekts war die Analyse von Spillover-Effekten aufgrund von Reputationsschadenereignissen aus Sicht der Versicherungsbranche. Die adäquate Berücksichtigung dieser Risiken spielt insbesondere im Rahmen des europäischen Aufsichtssystems für Versicherungsunternehmen, Solvency II eine wesentliche Rolle, das eine umfassende Analyse und Bewertung sowie ein ganzheitliches Management aller wesentlichen Unternehmensrisiken fordert. Im Rahmen des vorliegenden Projekts wurde daher erstmals ein mathematisches Modell zur quantitativen Analyse und Modellierung von Spillover-Effekten aufgrund operationeller Risikoereignisse entwickelt. Diese sind nicht nur für das (finanziell) betroffene Einzelunternehmen höchst relevant, sondern auch sowohl für Investoren mit Portfolios bestehend aus Aktien von Finanzdienstleistungsunternehmen, als auch für mögliche Risikokonzentrationen in Versicherungsportfolios mit Verträgen zur Absicherung von operationellen Risiken und Reputations- Spillover-Risiken (wie z.B. der Reputationsversicherung von Munich Re). Der Ansatz basiert auf einer Netzwerkstruktur, die die Beziehung von Firmen innerhalb eines Sektors oder eines verwandten Sektors abbildet, aus der Spillover-Effekte resultieren können, die auf Basis von Marktwertverlusten z.B. durch Reputationsschäden modelliert werden. Das Modell wird u.a. anhand einer umfangreichen empirischen Event Study für die Europäische und US-amerikanische Versicherungs- und Bankenindustrie kalibriert. Dabei zeigen sich signifikante Spillover-Effekte aufgrund von operationellen Risikoereignissen, wobei der negative Ansteckungseffekt überwiegt. Eine Regressionsanalyse ergibt außerdem, dass diese informationsbasiert sind und Firmencharakteristika einen signifikanten Einfluss haben. Simulationsanalysen zeigen darüber hinaus die erheblichen Auswirkungen von Spillover-Risiken auf die Risikosituation anderer („non-announcing“) Unternehmen, insbesondere auch aus Portfolio- Perspektive und unter spezieller Berücksichtigung von Abhängigkeiten. Die durchgeführten quantitativen Analysen von Spillover-Effekten für einzelne Firmen und für Portfolios mithilfe von Simulationen basierend auf einem flexiblen Modell, das anhand realer Daten kalibriert wird, ist von zentraler Relevanz für die Risikoeinschätzung sowie die Identifikation von Einflussfaktoren wie beispielsweise bestimmte Abhängigkeiten und Firmencharakteristika, die im Rahmen eines Risikomanagements berücksichtigt werden sollten.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- The Impact of Spillover Effects from Operational Risk Events: A Model from a Portfolio Perspective, in: Journal of Risk Finance Vol. 20 (2019), No. 2, pp. 176-200
Eckert, C., Gatzert, N.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1108/JRF-09-2018-0143) - Empirically Assessing and Modeling Spillover Effects from Operational Risk Events in the Insurance Industry, in: Insurance: Mathematics and Economics Vol. 93 (2020), July, pp. 72-83
Eckert, C., Gatzert, N., Heidinger, D.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.04.003)
