Modellrisiken. Unter Modellrisiko versteht der LBBW-Konzern das Risiko potenzieller Schäden und Verluste infolge von Entscheidungen, die sich auf das Ergebnis von Modellen stützen, welche Schwächen und Unsicherheiten in der Modelltheorie/-design, der Modellparametrisierung/-Kalibrierung, der Modellimplementierung, den Modelleingangsdaten oder der Modellanwendung aufweisen. Hinsichtlich ihres Verwendungszwecks unterscheidet die LBBW Modelle zur Quantifizierung von Kapitalrisiken (ICAAP und ILAAP) (Risiko- und Kapitalmodelle), Modelle zur Bewertung von Vermögens- und Verbindlichkeitspositionen (Bewertungsmodelle), Modelle zur Ableitung kreditrelevanter Parameter wie Ratings (Ausfallwahrscheinlichkeiten), Verlustquoten und Kreditumrechnungsfaktoren (Kredit- Parametermodelle) und Modelle außerhalb der genannten Modellkategorien (Sonstige Modelle). Kann ein schwerwiegendes Modellrisiko nicht in angemessener Zeit durch Modellanpassungen behoben werden, erfolgt eine Anrechnung in der Risikotragfähigkeit je nach Modelltyp als Abzug von der Risikodeckungsmasse, als Aufschlag auf das ökonomische Kapital in der betroffenen Risikoart (bei risikounterzeichnendem Modellrisiko), über das ökonomische Kapital des operationellen Risikos oder über die Buchung eines Fair Value Adjustments. Somit kann sich die Realisierung von Modellrisiken auf die Vermögens-, Finanz-, Ertrags- und Risikolage des LBBW-Konzerns auswirken.
Modellrisiken. Der Teilfonds kann (direkt oder über einen Dienstleister) Modelle einsetzen, die sich stark auf die Verwendung von Daten, Software und geistigem Eigentum aus eigener oder fremder Entwicklung stützen, die durch eine Vielzahl von Quellen lizenziert sein können. Die Qualität der daraus gewonnenen Analysen wie beispielsweise Bewertungen sind von einer Reihe von Faktoren abhängig, darunter der Korrektheit umfangreicher Eingabedaten für die verwendeten quantitativen Modelle, den mathema- tischen und analytischen Programmiergrundlagen, der Korrektheit der Übersetzung dieser Analysedaten in Programmcode, der Geschwindigkeit, mit der sich Marktbedingungen verändern, und der erfolgreichen Einbindung der verschiedenen quanti- tativen Modelle in den Prozess. Modelle, die auf der Grundlage von Marktdaten aus der Vergangenheit entwickelt wurden, sind unter Umständen nicht geeig- net, um Preisbewegungen in der Zukunft vorherzusagen. Modelle sind unter Umständen nicht zuverlässig, wenn ungewöhnli- che Ereignisse oder Störungen Marktbewegungen verursachen, deren Art oder Größe nicht mit der historischen Performance einzelner Märkte und ihrer Beziehung zueinander oder zu anderen makroökonomischen Ereignissen übereinstimmen. Modelle können darüber hinaus versteckte Verzerrungen enthalten oder dem Risiko größerer struktureller oder Stimmungsänderungen unterliegen. Falls die tatsächlichen Ereignisse nicht mit den Annahmen übereinstimmen, die diesen Modellen zugrunde liegen, könnten Verluste die Folge sein. Quantitative Anlagetechniken bergen zudem das Risiko, dass Fehler unterlaufen, die außer- ordentlich schwer zu entdecken sein können. In einigen Fällen kann ein Fehler über lange Zeit unentdeckt bleiben. In vielen Fällen ist es aufgrund des dynamischen Charakters der quantitativen Modelle und der sich verändernden Märkte nicht mög- lich, die Auswirkungen eines Fehlers vollständig zu quantifizieren. Analysefehler, Softwarefehler, Entwicklungsfehler und Im- plementierungsfehler sowie Datenfehler sind inhärente Risiken.