Eines meiner frühen Projekte im Bankenkontext betraf ein Monte Carlo – Kreditrisikomodell für das Gesamtportfolio des Instituts.
Dieses System bestand technisch aus der Anwendung selbst und einer Risiko-Datenbank. Auch die letztere wurde für die Datenversorgung neu entwickelt. Die Umsetzung der Anwendung erfolgte in Java. Die Sprache bot zu jener Zeit den besten Trade-Off zwischen einer maximalen Effizienz des Modells und der Möglichkeit einer komfortablen Nutzer-Interaktion.
Neben der Entwicklung der Anwendung selbst erwiesen sich die verschiedenen Projekte zur Anbindung von Datenquellen an die Risiko-Datenbank als unerwartet umfangreich. Komplexe Analysen auf großen Datenmengen waren noch nicht allgegenwärtig. Die klassischen Kernbankensysteme waren darauf ausgelegt, einzelne Geschäfte bearbeiten zu können. Aber mit der Aufgabe, die entscheidenden Parameter Zigtausender Positionen effizient zur Verfügung zu stellen, waren sie überfordert.
Da es nicht vollkommen zielführend ist, für einen einzelnen Simulationslauf von einer Stunde Dauer zwei Tage lang Daten einzulesen, mussten effizientere Strukturen her. Und diese wiederum mussten natürlich individuell entwickelt und implementiert werden.
Im operativen Betrieb stellte das System eine Basis für die ökonomische Eigenkapitalsteuerung der Bank dar. Zudem ermöglichte das Modell regelmäßige Berechnungen zur Wirtschaftlichkeit der synthetischen Verbriefungstransaktionen der Bank.
Damit verkörperte es einen ähnlichen portfoliobasierten Risikosteuerungsansatz, wie ich ihn einige Jahre später auch im Bereich der Sachwertinvestments umsetzen konnte. Im Handel mit Leasingforderungen sollte es dagegen bei Konzepten bleiben.