Projekt

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Logic-Based Risk and Regulatory Management (LBR)

Titel Englisch Logic-Based Risk and Regulatory Management (LBR)
Gesuchsteller/in Hoffmann Christian Hugo
Nummer 180290
Förderungsinstrument Bridge - Proof of Concept
Forschungseinrichtung Chair of Entrepreneurial Risks D-MTEC ETH Zürich
Hochschule ETH Zürich - ETHZ
Hauptdisziplin Betriebswirtschaftslehre
Beginn/Ende 01.08.2018 - 31.07.2019
Bewilligter Betrag 129'908.00
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Alle Disziplinen (3)

Disziplin
Betriebswirtschaftslehre
Mathematik
Rechtswissenschaften

Keywords (5)

stress testing; risk assessment; systemic risks; regulatory management; software for banks

Lay Summary (Deutsch)

Lead
Stresstests haben in der Praxis sowohl quantitativ als auch qualitativ stark an Bedeutung gewonnen. Sie bezeichnen hypothetische Szenarien, die durch Regulierungsbehörden wie die FINMA vorgegeben werden und bei denen Banken regelmässig nachweisen müssen, wie sich ihre Kapitalpositionen im Laufe der Zeit angesichts der verschiedenen nachteiligen Markt- und makroökonomischen Szenarien ändern würden. Die Beantwortung der Stress-Test-Anfragen stellt Banken vor grosse Herausforderungen, da sie zunächst Stresstests in laufende Risikomanagementpraktiken einbetten müssen, und zweitens geeignete Modellrisikomanagementstandards zu entwickeln haben. Eine ausgereifte Version von unserem Vorschlag des Logikbasierten Risiko- und Regulierungsmanagements (Holos) wäre in der Lage, Lösungen für beide Probleme bereitzustellen.
Lay summary
Vorgeordnetes Ziel des Projekts ist es, zusammen mit meinen beiden Teamkollegen Fabian Heide und Alexander Kuhnle Stresstestanforderungen an Banken und Kundenbedürfnisse im Detail zu verstehen. Dafür werden Feldforschung, Interviews mit Praktikern und Beobachtungen bei unserem Partner, der St. Galler Kantonalbank durchgeführt. Darauf aufbauend entwickeln wir eine domänen-spezifische, modulare und algebraische Modellier- und Programmiersprache, welche Stresstestparameter bestmöglich integriert, um die bankeninterne Risikoanalyse im Zusammenhang mit Stress Tests effektiver und akkurater zu gestalten.

In einem nächsten Schritt folgt die Übersetzung der Sprache in einen Prototypen für eine Risiko- und Regulierungsmanagement-Software für Banken, was aufgrund der Anlage der Sprache überschaubare Ressourcen in Anspruch nehmen wird. Einsichten und Erkenntnisgewinne in diesem Prozess beabsichtigen wir, einerseits gegenüber unserem Mentor Prof. Didier Sornette und seinem Forschungsteam als auch andererseits bei unserem Partner Axess Think Tank zu präsentieren, um nicht zuletzt Feedback zur Weiterentwicklung einzuholen. Das Projektergebnis dieser Phase besteht sowohl in einer Publikationsabsicht eines praktisch orientierten Forschungspapiers als auch in der Vorlage des Minimum Viable Products (MVP).

Im letzten Projektabschnitt steht die Implementierung des Prototypen bei der St. Galler Kantonalbank im Vordergrund, damit sich die IT-gestützte Lösung in der Praxis bewähren kann und Rückschlüsse für die Produktverbesserung gezogen werden können. Das Hauptziel des Projekts ist es somit, den Proof of Concept durch das Pilotprojekt zu erbringen und sein ökonomischer Impact geht durch signifikante Kosteneinsparungen in Folge der Reduzierung von Modellrisiken und Effizienzgewinne hervor.
Direktlink auf Lay Summary Letzte Aktualisierung: 26.02.2018

Verantw. Gesuchsteller/in und weitere Gesuchstellende

Mitarbeitende

Abstract

Logic-Based Risk and Regulatory Management (Holos) uses compositional modeling and sets a flexible algebraic framework which comprises uncertainty estimates based on probabilities and machine learning classifiers to provide more accurate representations and reliable evaluations of overall risk and performance measures in banking. Holos thrives in complex environments and one of its primary and predestined employments is risk and regulatory management. In the wake of extreme events, conventional measures fall short and ignore accompanying dynamics and interdependencies such as increased financing costs. Better management of those extreme and systemic risks can help to increase investment returns by minimizing the downside of investment strategies, inter alia regulatory capital costs. Other areas of application include business continuity plans which are to be drafted by financial firms in response to various crisis scenarios defined by supervisory authorities (stress testing). Since risk models defined in Holos use the same mathematical language as investment rules in a strategy, there is no need to translate between different scales, which would only reduce the fidelity of the data. This enables my team and me, under the supervision of Professor Didier Sornette at ETHZ, to use the same fundamental model for both risk management and investment purposes and facilitates the integration of regulatory stress testing into on-going risk management. The project running from August 2018 to July 2019 aims to patent our intellectual property (IP) and implement an Holos prototype together with a pilot client in Switzerland so that we can derive lessons for developing a cutting-edge risk and regulatory management software for financial institutions.
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