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Timestamp: 2019-11-16 21:37:55
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Matched Legal Cases: ['§ 338', '§ 284', '§ 290', '§ 274', '§ 276', '§ 284', '§ 284']

Kritische Analyse des Advanced Measurement Approaches (AMA) zur ... | Diplomarbeiten24.de
DATENTRÄGERVERZEICHNIS
2 ÜBERSICHT DER ANSÄTZE ZUR RISIKOUNTERLEGUNG
2.1 DEFINITION DER OPERATIONELLEN RISIKEN
2.2 BASISINDIKATORANSATZ
2.3 STANDARDANSATZ
2.4 ADVANCED MEASUREMENT APPROACHES
2.4.1 Allgemeines zu den Advanced Measurement Approaches
2.4.2 Internal Measurement Approach
2.4.3 Loss Distribution Approach
2.4.4 Scorecard Approach
2.4.5 Scenario-based Approach
3 KRITISCHE ANALYSE DER ADVANCED MEASUREMENT APPROACHES
3.1 BESONDERHEITEN DER ADVANCED MEASUREMENT APPROACHES
3.2 VERGLEICH DES AMA MIT DEN EINFACHEN ANSÄTZEN
3.3 VERGLEICH DER AMAS UNTEREINANDER
3.4 ANWENDUNG IN DER PRAXIS UND ZUKÜNFTIGE ENTWICKLUNGEN
Abbildung 1: Internal Measurement Approach
Abbildung 2: Loss Distribution Approach Abbildung 3: Übersicht der Ansätze
Tabelle 1: Betas der Geschäftsfelder
Tabelle 2: Verteilung der Geschäftsfelder und Risikotypen bezüglich der Schadenhöhen und -häufigkeiten
1. Word Dokument 2010 Bachelorarbeit Sandra Huber
2. Word Dokument 2003 Bachelorarbeit Sandra Huber
3. Literaturquellen
Diese sind entsprechend der Kurzzitierweise benannt und alphabetisch geordnet.
1,56 Milliarden Euro, diesen Betrag musste die Commerzbank für operatio- nelle Risiken 2009 an regulatorischem Kapital unterlegen.1 Wie wichtig diese Eigenkapitalunterlegung für die Institute ist, zeigen einige Verlustfälle der letzten Jahre, die aufgrund von Betrug, Versagen von Kontrollmechanismen oder Katastrophen zu meist unkalkulierbaren Verlusten in Milliarden Höhe führten.2 Auch der zunehmende Einsatz von IT-Systemen im Bankensektor führt zu immer komplexeren und damit fehleranfälligeren Geschäftsprozes- sen.3 Bei Basel II wurde deshalb 2004 ein Rahmenwerk zur Unterlegung die- ser operationellen Risiken4 mit Eigenkapital geschaffen. Für die Ermittlung der Eigenkapitalunterlegung haben die Institute die Wahl zwischen einfachen Ansätzen wie Basisindikatoransatz (BIA), Standardansatz (STA) oder den fortgeschrittenen Ansätzen (AMA), die unterteilt werden können in Scorecard Approach, Internal Measurement Approach und Loss Distribution Approach, sowie den in anderen Quellen erwähnten Szenario-basierten Messansatz.5
In dieser Arbeit soll eine kritische Analyse der Advanced Measurement Ap- proaches AMAs vorgenommen werden. Dabei werden zuerst die einzelnen Ansätze beschrieben und im zweiten Teil ausführlich analysiert. Hierbei wird besonderes Augenmerk auf die AMAs gelegt, die sowohl mit den einfacheren Ansätzen, als auch untereinander verglichen werden. Da der Baseler Aus- schuss in den aktuellen Papieren noch keinen Industriestandard veröffent- licht hat, ist Ziel dieser Arbeit, die Ansätze kritisch zu bewerten und den Ge- eignetsten zu ermitteln. Zum Abschluss soll anhand ausgewählter Institute und Studien die praktische Anwendung der AMAs und deren zukünftige Ent- wicklung betrachtet werden.
Die Eigenkapitalunterlegung für operationelle Risiken ist ein wichtiger Be- reich unter den Risiken, denen die Institute unterliegen.6 Der Baseler Aus- schuss definiert das operationelle Risiko als „Gefahr von Verlusten, die in Folge von Unangemessenheit oder des Versagens von internen Verfahren, Menschen und Systemen oder in Folge von externen Ereignissen eintreten. Diese Definition schließt Rechtsrisiken ein, beinhaltet aber nicht strategische Risiken oder Reputationsrisiken.“7 Hierbei werden die operationellen Risiken in sieben Kategorien nach Basel unterteilt, die für die Berechnung der AMAs von Bedeutung sind und unter Punkt 2.4.1 im Detail erläutert werden.8 Im Vergleich mit den üblichen Risiken im Bankenbereich wie Kredit-, Markt- und Liquiditätsrisiken sind die operationellen Risiken sehr schwer kalkulierbar, sowohl in ihrer Höhe, als auch in ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit.9 Dabei tre- ten neben HFLI- Risiken (High-frequency-low-impact), wie Dateneingabefeh- ler 10, auch LFHI- Risiken (Low-frequency-high-impact) ein, zu denen Natur- katastrophen oder Fälle von Betrug gehören. Da vor allem diese LFHI- Risi- ken zu immensen Schäden und sogar Insolvenzen von Instituten, wie im Fall der Barings Bank führen, wird die Bedeutung der Sicherung von operationel- len Risiken deutlich.11 Deshalb gibt Basel den Instituten als quantitative An- forderung vor, die LFHI-Risiken, sogenannte „Tail risks“, also Risiken am En- de der Verlustverteilung zu erfassen.12 In der Praxis soll die Unterlegung der operationellen Risiken zusätzliche Sicherheit bringen, die aufgrund der im- mer komplexer werdenden Geschäftsprozesse nötig erscheint.13 Bei 90% der Banken sollen die operationellen Risiken nach einer 2006 veröffentlichten Studie in das Risikotragfähigkeitskonzept des Instituts integriert werden.14
Der zu den einfachen Messansätzen zählende Basisindikatoransatz errechnet sich laut Basel II:15
Dabei ergibt sich die Eigenkapitalunterlegung als Summe des jährlichen Brut- toertrags der letzten drei Jahre GI mit dem von Basel festgelegten Parameter α (15%). Um den endgültigen Unterlegungsbetrag KBIA zu erhalten, wird der Wert noch durch n (Anzahl der letzten drei Jahre mit positivem Bruttoertrag) dividiert. Ziel bei Bestimmung dieses Eigenkapitalbetrages ist, dass 12% der regulatorischen Gesamteigenkapitalunterlegung auf die operationellen Risi- ken entfallen.16 Aufgrund der Einfachheit des BIA sind im Gegensatz zum STA und den AMAs keine Anforderungen zu erfüllen, sondern nur Leitlinien (Sound Practices) zu befolgen.17
Beim Standardansatz handelt es sich ebenfalls um einen einfacheren Messansatz für die Eigenkapitalunterlegung der operationellen Risiken. Ne- ben dem TSA (The Standardised Approach) besteht für Banken - soweit die nationale Aufsicht dies zulässt - ein alternativer Standardansatz (ASA).18
Grundsätzlich erfolgt die Berechnung des Standardansatz zuerst durch Auf- teilung der Banktätigkeit in acht Geschäftsfelder: Unternehmensfinanzie- rung/-beratung, Handel, Privatkundengeschäft (Retail Banking), Firmenkun- dengeschäft (Commercial Banking), Zahlungsverkehr und Wertpapierabwick- lung, Depot- und Treuhandgeschäfte, Wertpapierprovisionsgeschäfte sowie Vermögensverwaltung, denen unterschiedliche Beta-Faktoren von 12-18% zugeordnet werden (siehe Tabelle 1 im Anhang). Diese β-Faktoren sind mit den jeweiligen Bruttoerträgen zu multiplizieren. Die Besonderheit des Stan- dardansatzes besteht in der einzelnen Betrachtung der acht Geschäftsfelder, für die die Kapitalanforderung folgendermaßen berechnet wird.19
Bei negativer Kapitalanforderung ist das Maximum aus 0 und der Summe der Geschäftsfelder zu verwenden. Die Ergebnisse der Eigenkapitalanforderung über drei Jahre werden aufsummiert und das arithmetische Mittel berechnet.
Der alternative Standardansatz (ASA) ist anzuwenden, wenn die Aufsicht dies gestattet und es für das Institut vorteilhafter als der TSA ist. Dies ist der Fall, wenn das operationelle- und das Kreditrisiko doppelt unterlegt würden.20 Während im TSA die acht Geschäftsfelder strikt getrennt voneinander mit den dazugehörigen β-Faktoren berechnet werden, bietet der ASA den Institu- ten einige Alternativen. Zum einen können die beiden Geschäftsfelder Privat- kundengeschäft und Firmenkundengeschäft zu einem Geschäftsfeld zusam- mengefasst und mit einem Beta-Faktor von 15% multipliziert werden. Über- dies ist es möglich, die Bruttoerträge der anderen sechs Geschäftsfelder ge- samt mit 18% zu multiplizieren. Außerdem tritt anstelle des Bruttoertrags bei Privatkunden- und Firmenkundengeschäft der Indikator Darlehen und Kredite, wobei die Eigenkapitalunterlegung dort berechnet wird mit:21
KRB= Eigenkapitalanforderung für Privatkundengeschäft (Retail Banking)
LARB= jährlich ausstehendes Volumen der Privatkundendarlehen und -kredite, berechnet als Durchschnitt der letzten drei Jahre.
Die gesamte Eigenkapitalanforderung errechnet sich wie beim TSA als Summe der Geschäftsfelder und sollte zum gleichen Ergebnis wie der TSA führen.22 Beim STA müssen im Gegensatz zum BIA qualitative Anforderun- gen erfüllt werden, die für international tätige Banken noch umfangreicher sind.23 Zu diesen zählen zum Beispiel die Einbeziehung in das bankeigene Risikomanagementsystem, Dokumentation und Kontrolle der operationellen Risiken.24
Bei Unterlegung der operationellen Risiken mit Eigenkapital sollen die Institu- te nach dem Continuum of Approaches vorgehen. Dies bedeutet, dass Ban- ken von den einfacheren Ansätzen zu den fortgeschrittenen übergehen, um das Risiko besser abzubilden.25 Die Anwendung eines AMA erfolgt nur, wenn die BaFin dies zulässt, wobei den Instituten erst ab dem 1.1.2008 nach § 338 Abs. 5 SolvV dessen Anwendung erlaubt ist. In neuesten Veröffentlichungen des Baseler Ausschusses sollen im Rahmen der AMAs die Institute selbst Ansätze entwickeln, soweit sie die Vorgaben der nationalen und internationa- len Aufsicht einhalten.26 Für die ambitionierten Messansätze gelten generel- le, quantitative und qualitative Anforderungen. Als generelle Anforderungen sollen Institute in der Lage sein, in den bedeutenden Geschäftsfeldern den Ansatz umzusetzen und über ein fundiertes Risikomanagementsystem ver- fügen. Ferner sind qualitative Anforderungen, wie Dokumentationen oder Kontrollen vorzuweisen.27 Die wichtigsten Voraussetzungen für die Umset- zung der AMAs finden sich in den quantitativen Anforderungen. Laut dem Baseler Ausschuss sollte das Modell auf den Inputfaktoren interne Scha- densdaten, externe Daten, Szenarioanalysen, institutsspezifische Geschäfts- umfeld- und interne Kontrollfaktoren basieren.28 Bei den internen Daten han- delt es sich um eine bankeigene Datenhistorie, die mindestens fünf Jahre bzw. drei Jahre bei erstmaliger Anwendung eines fortgeschrittenen Ansatzes vorliegen muss.29 Außerdem sollten die internen Schadensdaten sowohl den Geschäftsfeldern als auch den Risikoklassen nach § 284 SolvV zugeordnet werden. Externe Daten dienen hauptsächlich zur Ergänzung der internen Datenbanken. Diese stammen von Konsortial- oder Verlustdatenbanken, Drittanbietern oder auch öffentlichen Datenbanken, wie SAS Global Data, wobei diese vor allem fehlende Daten im Bereich der hohen Verluste mit niedriger Eintrittswahrscheinlichkeit abdecken.30 Laut des Berichts über die Industrieaktion AMA der deutschen Bundesbank erhalten mehr als 50% der Institute Daten von Konsortien wie VÖB oder ORX.31 Des Weiteren werden Szenarioanalysen herangezogen, die auf internen und externen Daten basie- ren und von Experten bezüglich ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit und Höhe geschätzt werden. Damit soll wieder die Lücke bei den Low-Frequency-High- Severity Ereignissen laut § 290 SolvV geschlossen werden. Zudem fließen auch Geschäftsumfeldfaktoren und interne Kontrollfaktoren (z.B. Änderung der Geschäftsprozesse) in das Modell mit ein.32
Die BaFin hat für die Institute ein Merkblatt zur Zulassung eines fortgeschrit- tenen Messansatzes als Orientierung herausgegeben, da offiziell noch kein Industriestandard verfügbar ist.33 Außerdem soll das Messsystem die erwar- teten und unerwarteten Verluste enthalten, sowie die Ränder der Verlustver- teilung auf Basis eines 99,9% Konfidenzintervalls bei einem Jahr Haltedauer abdecken. Dieses Soliditätskriterium soll die Vergleichbarkeit zum IRBA be- züglich des KIs garantieren.34 Ziel dabei ist, dass auch extreme Verluste mit hohen Schäden und geringer Eintrittswahrscheinlichkeit (sogenannte „heavy tails“) mitberücksichtigt werden.35 Obwohl in den neuesten Veröffentlichun- gen des Baseler Ausschusses bezüglich der AMAs keine speziellen Ansätze genannt werden, sollen im Folgenden Ansätze aus früheren Papieren in Anlehnung an andere Quellen vorgestellt werden.36
Das Pendant Internal Ratings-Based Approach (IRBA) beim Kreditrisiko ist der Internal Measurement Approach (Interner Bemessungsansatz IMA) für das operationelle Risiko.37 Neben der Ähnlichkeit zum IRBA werden auch analog zum STA vom Institut acht Geschäftsfelder gebildet. Zusätzlich wird das operationelle Risiko in sieben Verlusttypen unterteilt:38 Interner Betrug (Insiderhandel), externer Betrug (Hackerangriffe auf Computer), Beschäfti- gungspraxis und Arbeitsplatzsicherheit (Diskriminierung der Mitarbeiter), Kunden, Produkte und Geschäftsgepflogenheiten (Geldwäsche), Sachschä- den (Erdbeben, Terrorismus), Geschäftsunterbrechungen und Systemausfäl- le (IT-Probleme), Abwicklung, Lieferung und Prozessmanagement (System- ausfälle z. B. bei der Bank of America über 225 Millionen Dollar39 ). Die acht Geschäftsfelder i werden mit den oben genannten sieben Risikotypen j zu einer 8×7 Matrix mit 56 Zellen zusammengefasst, wobei für jede Zelle die Kapitalanforderung berechnet wird und anschließend mit den anderen Zel- lenwerten summiert wird.40 Zur Berechnung der Eigenkapitalanforderung sind für jede Zelle der Gefährdungsindikator (EI Exposure Indicator), der Pa- rameter für die Wahrscheinlichkeit des Schadens (PE Probability of loss event), der Verlust, der bei einem Schaden entsteht (LGE= Loss given event), ein Gamma-Faktor, sowie ein Risk Profile Index RPI nötig. 41
Dabei stellt EI die Risikohöhe dar, z.B. Transaktionen, die innerhalb eines Jahres gehandelt werden.42 Der Baseler Ausschuss empfiehlt für einzelne Geschäftsfeld/ Risikotypen Kombinationen unterschiedliche EIs, wie den Wert der Sachanlagen für Privatkundengeschäft/ Sachschäden.43 Die PE kann als Wahrscheinlichkeit des Schadens eintreten und als Wert oder An- zahl ausgedrückt werden, beispielsweise als Anzahl der Schadensfälle im Verhältnis zur Zahl der Transaktionen. Der Parameter LGE wird als Durch- schnitt von Verlustbetrag dividiert durch Transaktionsbetrag definiert. 44 Bei Multiplikation von diesen drei Parametern erhält man den erwarteten Verlust (expected loss EL) pro Zelle, von dem mit Hilfe des γ-Faktors auf die Kapital- anforderung geschlossen werden kann, damit sowohl der erwartete als auch der unerwartete Verlust auf Grundlage eines 99% Konfidenzintervalls abge- deckt werden.45 Der Skalierungsfaktor γ wird von der Aufsicht für alle Banken festgelegt als Verhältnis von UL (unexpected loss) zu EL bei der branchenweiten Verlustverteilung (in Abbildung 1 γBRANCHE).
Wenn die Verlustverteilung eines Instituts im Tail- Bereich (Ende der Vertei- lung) breiter ist als die Vorgabe, kann ein „Risk Profile Index“ RPI hinzugezo- gen werden. Dieser dient zur Skalierung des Gamma-Faktors, wenn die Ver- luste der Bank verschieden zu der vorgegebenen Verteilung sind. Folglich ergibt sich bei einem Institut, das mehr Verluste am oberen Ende aufweist ein Wert größer 1 für RPI und für Institute mit weniger LFHI-Verlusten ein RPI kleiner 1. Alternativ kann γ auch mit der Standardabweichung skaliert werden. Dieser RPI dient damit auch als Anreiz für die Banken ihre Verlust- verteilung zu verbessern, da ein RPI < 1 und damit eine geringere Eigenkapi- talanforderung angestrebt wird. 46 Allerdings darf eine Bank nicht unter die von Basel vorgegebene Untergrenze („floor“) bei der Unterlegung mit Kapital gelangen, die entweder als fester Prozentsatz oder als fixe Grenze, basie- rend auf EL gesetzt wird.47
Abbildung 1: Eigene Darstellung in Anlehnung an BCoBS (2001d), S. 24 und Mori, T. et al. (2001), S. 14.
Der in der Praxis am häufigsten anzutreffende Ansatz im Rahmen der fortge- schritten Ansätze ist der Verlustverteilungsansatz (Loss Distribution Ap- proach LDA).48 Bei diesem Ansatz wird - im Gegensatz zum IMA - der uner- wartete Verlust direkt aus den Daten geschätzt.49 Der häufig in der Versiche- rungswirtschaft angewandte LDA basiert auf den vier Inputfaktoren wie inter- ne Daten, externe Daten, Geschäftsumfeld- und Kontrollfaktoren, sowie Sze- narioanalysen, die die Aufsicht vorschreibt. Optimal wäre beim LDA, wenn analog zum IMA, Verteilungen für jede Zelle der 8×7 Matrix erstellt würden, was aber wegen der mangelnden Datenbasis in der Praxis oft schwierig ist, daher dürfen die Geschäftsfeld/ Risikotypen Kombinationen von den Banken selbst bestimmt werden.50 Zuerst werden für jede Zelle zwei Verteilungen modelliert. Die Verteilung der Schadenshäufigkeit wird aus bankinternen Da- ten der Vergangenheit erstellt. Externe Daten bei dieser sog. Frequenzvertei- lung werden in unterschiedlichem Ausmaß herangezogen, da diese nicht vollständig mit den internen Verlustdaten des Instituts übereinstimmen. Des- halb werden sie nur verwendet, um die Datenlage z. B. im oberen Bereich der extremen Verluste, die mit Versicherungen abgedeckt werden können, zu ergänzen, wie in Abbildung 2 dargestellt.51 Aufgrund dieser Daten wird eine Verteilungsfunktion der Schadenhäufigkeit ermittelt, die angibt, wie häufig die Anzahl n der Schäden pro Woche, Monat oder Jahr auftritt. Als Verteilung für die Frequenz bieten sich diskrete Verteilungen (da n nur ganzzahlig ist) wie die Poissonverteilung, die Binomialverteilung oder die negative Binomialver- teilung an.52
1 Vgl. Geschäftsbericht Commerzbank 2009, S. 181.
2 Vgl. Rünger, P.et al (2004), S. 1-5 oder BCoBS (2003), S. 2.
3 Vgl. Faisst, U. et al. (2002b), S. 26.
4 Genauere Definition siehe 2.1.
5 Vgl. BCoBS (2001c), S. 39-41.
6 Vgl. Journal of Banking and Finance (2006), S. 2599.
7 BAfBA (2004), S. 157, Tz.644.
8 Vgl. BCoBS (2004), S. 224-225.
9 Vgl. Journal of Banking and Finance (2006), S. 2600.
10 Vgl. BCoCS (2004), S. 306-308 oder BCoBS (2003a), S. 2, Tz.5.
11 Vgl. Journal of Banking and Finance (2006), S. 2599.
12 Vgl. Steinhoff, C. (2008), S. 46 oder BAfBA (2004), S. 166, Tz.669f.
13 Vgl. Macht, C. (2007), S. 83.
14 Vgl. Dr. Peter and Company AG et al. (2006), S. 9.
15 Vgl. BCoBS (2004), S. 137-138, Tz.649-651.
16 Vgl. BCoBS (2001c), S. 26.
17 Vgl. BCoBS (2003b), S. 131, Tz.614.
18 Vgl. BCoBS (2009), S. 1 oder BCoBS (2004), S. 140.
19 Vgl. BCoBS (2004), S. 139.
20 Vgl. Kaiser, T. et al (2007), S. 29.
21 Vgl. BCoBS (2004), S. 139-140, wobei m = 0,035, Formel für Firmenkunden analog.
22 Vgl. § 274 SolvV oder Rünger, P. et al. (2004), S. 21.
23 Vgl. BCoBS (2004), S. 140, Tz.663.
24 Vgl. § 276 SolvV.
25 Vgl. BCoBS (2001b), S. 29, Tz.168.
26 Vgl. BCoBS (2010), S. 1-2.
27 Vgl. BCoBS (2004), S. 142-144, Tz.664-666.
28 Vgl. SolvV § 284 Abs.1 oder BCoBS (2004), S. 144-148, Tz.667-676.
29 Vgl. SolvV, S. 286, 287; BaFin (2007), S. 25.
30 Vgl. Deutsche Bundesbank et al. (2005), S. 32-33.
31 Vgl. Deutsche Bundesbank et al. (2005), S. 33.
32 Vgl. Deutsche Bundesbank et al. (2005), S. 35-36.
33 Vgl. BaFin (2007) Merkblatt für AMA oder Deutsche Bundesbank et al. (2005), S. 22.
34 Vgl. § 284 Abs. 3, 5 SolvV oder BAfBA (2004), S. 165, Tz.667.
35 Vgl. BCoBS (2004), S. 166, Tz.669f.
36 Vgl. BCoBS (2001c), S. 39-41.
37 Vgl. Moosa, I. (2008b), S. 62.
38 Vgl. BAfBS (2004), Anhang 7, S. 255-257 oder BCoBS (2003a), S. 2.
39 Vgl. Rosengren, E. (2003), S. 5.
40 Vgl. BCoBS (2004), S. 252 Anhang 6 für Geschäftsfelder und S. 255-256 Anhang 7 für Risikoklassen, Füser, K.et al. (2002), S. 501 oder BCoBS (2001d), S. 9, Tz.33 S. 19, Tz.36,38.
41 Vgl. BCoBS (2001d), Anhang 5 S. 24.
42 Vgl. Mori, T. et al. (2001), S. 5.
43 Vgl. BCoBS (2001d), S. 23, Anhang 4.
44 Vgl. BCoBS (2001d), S. 9, Tz.35.
45 Vgl. BCoBS (2001d), S. 10 Tz.36 oder Boos, K-H. (2001), S. 551.
46 Vgl. BCoBS (2001d), S. 24-25 Anhang 5.
47 Vgl. BCoBS (2001d), S. 14, Tz. 45-47 oder BCoBS (2001b), S. 29, Tz.168.
48 Vgl. Chapelle, A. et al. (2008), S. 1050, Beekmann, F. et al. (2006), S. 453, Deutsche Bundesbank et al.(2005), S. 17.
49 Vgl. Boos, K-H. (2001), S. 551.
50 Vgl. Steinhoff, C. (2008), S. 48, Kaiser, T. et al. (2007), S. 123 oder BCoBS (2001d),
S. 11, Tz.40 und S. 26.
51 Vgl. Steinhoff, C. (2008), S. 50 oder Deutsche Bundesbank et al. (2005), S. 17.
52 Vgl. Steinhoff, C. (2008), S. 50, Chapelle, A. et al. (2008), S. 1051, Chernobai, A. et al. (2007), S. 105, Kaiser, T. et al. (2007), 123, Nguyen, M-T., et al.(2005), S. 44 oder BCoBS (2001c), S. 34.
Sandra Huber (Autor)
V189785
9783656141365
9783656141709
kritische analyse advanced measurement approaches unterlegung risiken rahmenwerk basel
Sandra Huber (Autor), 2011, Kritische Analyse des Advanced Measurement Approaches (AMA) zur Unterlegung von operationellen Risiken im Rahmenwerk von Basel II, München, GRIN Verlag, https://www.diplomarbeiten24.de/document/189785
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