Dieser Rechner leitet aus historischen Expositionen und beobachteten Verlustereignissen eine einfache empirische Ereigniswahrscheinlichkeit ab. Anschließend schätzt er, wie wahrscheinlich mindestens ein Verlustereignis bei einer künftigen Zahl vergleichbarer Expositionen ist und wie viele Ereignisse im Mittel zu erwarten wären.
Die Wahrscheinlichkeit „mindestens ein Ereignis“ steigt mit der Zahl künftiger Expositionen, auch wenn das Einzelrisiko unverändert bleibt.
Das Modell setzt vergleichbare und näherungsweise unabhängige Expositionen voraus. Trends, Cluster, Klimaeffekte oder strukturelle Änderungen werden nicht automatisch berücksichtigt.
8 Ereignisse bei 200 historischen Expositionen entsprechen 4 %. Für 25 künftige Expositionen ergibt sich unter Unabhängigkeitsannahme eine Wahrscheinlichkeit von rund 64 % für mindestens ein Ereignis und ein Erwartungswert von 1 Ereignis.
Teile die Zahl beobachteter Verlustereignisse durch die Zahl vergleichbarer historischer Expositionen.
Mehrere Expositionen bieten mehrere Gelegenheiten für ein Ereignis. Der Rechner verwendet dafür 1 minus die Wahrscheinlichkeit, dass in keiner Exposition ein Ereignis eintritt.
Ja, wenn jedes Jahr als vergleichbare und ausreichend unabhängige Beobachtung behandelt werden kann und dieselbe Triggerdefinition gilt.
Dann kann die Unabhängigkeitsannahme zu optimistischen oder verzerrten Ergebnissen führen. Cluster sollten separat modelliert werden.
Nur eingeschränkt. Bei wenigen Beobachtungen ist die Unsicherheit groß; zusätzliche Katastrophenmodelle oder längere Datenreihen können sinnvoll sein.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Einzelrisiko | Ereignisse ÷ historische Expositionen |
| Portfoliorisiko | 1 − (1 − p)^k |
| Erwartungswert | p × künftige Expositionen |