Modellrisiko

Modellrisiko bezeichnet das Risiko, dass Entscheidungen, Schätzungen oder Bewertungen, die auf der Anwendung eines Modells beruhen, aufgrund von Fehlern im Modell oder in seiner Anwendung unzutreffend sind. Typische Ursachen sind eine unvollständige oder veraltete Datenbasis, falsche Annahmen über Zusammenhänge (Fehlspezifikation), Parameterunsicherheit, Implementierungsfehler sowie Änderungen im Umfeld, die das Modell überholen (Model Drift).

In Finanzwesen, Versicherung und anderen Branchen ist Modellrisiko verbreitet, da Modelle zur Preisbestimmung, Risikomessung, Kapitalallokation, Risikokontrolle oder Entscheidungsunterstützung genutzt werden. Beispiele umfassen Kreditrisikomodelle, Markt- und Value-at-Risk-Modelle, Bewertungsmodelle komplexer Vermögenswerte, Versicherungsaktuarmodelle sowie maschinelle Lernmodelle, die in Risiko- oder Pricing-Prozessen eingesetzt werden.

Ursachen reichen von unzureichender Datengrundlage über falsche oder veraltete Annahmen bis hin zu Implementierungsfehlern oder Modell- und Datendrift. Folgen können sein: Unter- oder Überschätzung von Risiken, falsche Preis- oder Kapitalentscheidungen, unangemessene Risikokontrollen und potenzielle finanzielle Verluste.

Management und Regulierung zielen darauf ab, Modellrisiko systematisch zu beherrschen. Dazu gehören die Entwicklung eines Modelllebenszyklus, unabhängige Validierung, Backtesting, Stresstests, Dokumentation, klare Governance und ein Modellrisikokapital. Regulatorisch fordern internationale Aufsichtsrahmen wie Basel II/III/IV ein Framework für Model Risk Management mit unabhängiger Validierung und laufender Überwachung.