In hoch entwickelten Wirtschaftssystemen unterliegen Banken einer besonderen Beaufsichtigung, da ein gut funktionierendes Finanzsystem die Grundlage einer soliden Wirtschaft darstellt. Insbesondere sind Banken verpflichtet, eine gesetzlich vorgegebene Eigenkapitaluntergrenze einzuhalten. Diese Grenze wurde in der Vergangenheit im Wesentlichen durch die Höhe der Bilanzaktiva bestimmt. Banken mussten für die aus diesen Positionen resultierenden Kredit- und Marktrisiken Eigenkapital vorhalten. Übrige Risiken wurden nur implizit abgedeckt. Durch die neue Baseler Eigenkapitalvereinbarung, die eine Empfehlung eines Ausschusses von Vertreten der Zentralbanken der großen Industrienationen darstellt und zurzeit in die jeweiligen nationalen Rechte umgesetzt wird, sollen nun unter anderem zusätzlich operationelle Risiken explizit mit Eigenkapital hinterlegt werden müssen.

Zur Berechnung des notwendigen Eigenkapitals werden in der Vereinbarung drei verschiedene Ansätze aufgeführt, von denen zwei lediglich einfache und vermutlich risikounabhängige Berechnungsvorschriften darstellen; der dritte Ansatz jedoch - der Advanced Measurement Approach - kann bei entsprechender Ausgestaltung risikosensitiv sein, da er die Entwicklung und Verwendung selbst entwickelter Verfahren zur Bestimmung des Kapitals gestattet.

Typischerweise werden bei solchen Verfahren Methoden aus der Versicherungswirtschaft verwendet, die Fragen zu Risiken von Prozessen, Personen, Technologie und externen Ereignissen bereits seit längerer Zeit zu beantworten versucht. Dazu werden die Ursachen der in der Vergangenheit aufgetretenen Verluste analysiert, um die aktuelle Gefahr zukünftiger Verluste zu ermitteln.

Bei der Quantifizierung von Risiken in Banken müssen sehr hohe Quantile bestimmt werden, damit sichergestellt ist, dass das Unternehmen mit großer Wahrscheinlichkeit nicht zahlungsunfähig wird. Dies ist auch bei operationellen Risiken der Fall. Im Gegensatz zu Markt- oder

Kreditrisiken stehen jedoch bei diesen nur relativ wenige Daten zur Verfügung. Dennoch wird in vielen zur Zeit verwendeten Modellen die Sensitivität der Ergebnisse aufgrund dieser sehr geringen Datenbasis nicht oder nicht ausreichend berücksichtigt.

Die vorliegende Arbeit stellt ein Verfahren vor, um Konfidenzintervalle für geschätzte typische Risikogrößen wie z.B. einen Value-at-Risk oder den Expected Shortfall zu ermitteln. Die Anwendung wird dann anhand beispielhaft generierter Daten dargestellt, wobei die spezifischen Eigenheiten operationeller Risiken berücksichtigt werden. Dabei zeigt es sich, dass die bestimmten Konfidenzintervalle - abhängig von der für die Schätzungen verwendbaren Daten - mehrere Größenordnungen umfassen können. Bei der Interpretation der Daten und der daraus folgenden endgültigen Bestimmung von Mindestkapitalanforderungen für operationelle Risiken bei Banken müssen dann derartige Unschärfen berücksichtigt werden.