Datenqualitätsindex (DQI)

Effektive Bankenaufsicht erfordert verlässliche Berichterstattung der Banken. Fünf Jahre nach der Einführung des einheitlichen Bankenaufsichtsmechanismus (Single Supervisory Mechanism - SSM) hat ein Großteil der Banken noch immer Schwierigkeiten ausreichend qualitativ hochwertige Daten zu liefern. Das Rahmenwerk zur Datenqualität der Europäischen Zentralbank (EZB) zielt auf die Lösung dieses Problems ab. Dies bedarf einer verstärkten Kommunikation zwischen der EZB und den signifikanten beaufsichtigten Banken auf höchster Konsolidierungsebene. Hierbei wird sich auf folgende Datenqualitätsdimensionen konzentriert: Pünktlichkeit, Richtigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit, Stetigkeit, und Plausibilität.

Diese Indikatoren werden kombiniert, um den Datenqualitätsindex (DQI) zu erzeugen, welcher Werte zwischen 1 (gut) und 4 (sehr schlecht, fehlend) hat. Die DQI der Banken werden vierteljährlich in dem Informations-Management-System (IMAS) der EZB veröffentlicht. Außerdem bilden die einzelnen Indikatoren und der abgeleitete DQI die Basis für individuelle ‘Dashboards’, welche die Informationen zusammenfassen und die Datenqualität bewerten sollen. Zusätzlich werden sowohl zeitliche, als auch Peergroup-Vergleiche gezogen, welche dann, ebenfalls vierteljährlich, an die Koordinatoren der gemeinsamen Aufsichtsteams (joint supervisory team - JST) weitergeleitet werden.

Die gelieferten Informationen können für alle Institutionen aggregiert oder nach Bankgröße, Risiko, Land, Einkommensquelle oder Standort der Vermögenswerte heruntergebrochen werden.

Falls eine Bank es nicht schafft, rechtzeitig und regelmäßig Daten geeigneter Qualität zu liefern, kann ein fünfstufiger Eskalationsprozess eingeleitet werden. Der erste Schritt ist die informelle Benachrichtigung durch die zuständige nationale Behörde (national competent authority - NCA), dass Daten nachgeliefert werden müssen. Die nächsten zwei Stufen bestehen aus durch EZB Manager unterzeichnete Briefe, in denen das gleiche Anliegen geschildert wird. Die letzten zwei Schritte beinhalten Durchsetzungsmaßnahmen und Sanktionsverfahren. Falls die betroffene Bank ihrer Pflicht, Daten nachzuliefern, zu korrigieren oder zu bestätigen, nicht nachkommt, resultiert der Eskalationsprozess in aufsichtsrechtlichen Sanktionen, bspw. einer Anhebung der Eigenmittelerfordernisse.

Pünktlichkeit bezieht sich auf die Zeitspanne zwischen dem Einreichungsdatum und der eigentlichen Übermittlung von der NCA zur EZB.  Metriken wie ‘durchschnittliche Anzahl an Tagen Verzögerung, bis Beobachtungen erhalten wurden‘ oder ‚Konzentration der Tage Verzögerung pro Aggregationslevel‘ werden herangezogen.

Genauigkeit bezieht sich auf die Einhaltung der Validierungsregeln der Europäischen Bankenaufsichtsbehörde (EBA) durch die Banken. Sie wird durch die Anzahl der fehlgeschlagenen Validierungsprüfungen quantifiziert.

Um die Konsistenz zu prüfen, werden logische Beziehungen zwischen verschiedenen Teilmengen von Daten und deren Übereinstimmung mit den Stammdaten der Institution (interne Konsistenz) und ihrer Übereinstimmung mit anderen veröffentlichten Informationen (externe Konsistenz) geprüft.

Vollständigkeit wird als die Verfügbarkeit der größten und wichtigsten Teilmenge der erforderlichen Informationen definiert. Metriken hierfür sind die Anzahl der fehlenden Module, Anzahl der fehlenden Meldeformulare und die Anzahl der fehlenden Datenpunkte.

Die Stetigkeit von Daten wird analysiert, indem die vierteljährlichen Schwankungen in den berichteten Datenpunkten und die sich daraus ergebenden Werte betrachtet werden. Dazu werden die Werte und Anzahl an Ländern, die in geografischen Aufgliederungen gemeldet wurden, sowie deren Common Reporting (COREP) and Financial Reporting (FINREP) und die Anzahl der signifikanten  Währungen als Teil der zusätzlichen Parameter für die Liquiditätsüberwachung (additional monitoring metrics for liquidity reporting - AMM) und der Strukturellen Liquiditätsquote (Net Stable Funding Ratio - NSFR) betrachtet.

Plausibilität bezieht sich auf Ausreißer und wird durch Varianzanalysen über die Zeit und zwischen Instituten der gleichen Peer-Group geprüft. Die EZB weist auf Werte hin, für die die NCA Erklärungen der jeweiligen Bank einfordern.

Schwächen in der Datenqualität bei den einzelnen Indikatoren könnten durch den Einsatz passender Software behoben werden. Pünktlichkeit bei der Bereitstellung von Daten könnte durch Kommentar- und Dokumentationsfunktionen verbessert werden. Um Vollständigkeit zu gewährleisten, könnte eine Statusfunktion den Fortschritt bei den gemeldeten und akzeptierten Daten für das Dashboard aufzeigen. Stetigkeit könnte durch einen automatisierten Prozess unterstützt werden, welcher auf Schwankungen zwischen den Berichtswerten hinweist und der Plausibilität bei der automatischen Indikation von Ausreißern unterstützt. Mit erweiterten Vergleichsprüfungen und angemessenen Schnittstellen zum Import von externen Daten oder bereits bestehenden Berichten könnten Genauigkeit und Konsistenz erreicht werden.

Quellen:

https://www.bankingsupervision.europa.eu/press/conferences/sup_rep_conf/shared/pdf/2017/Data_quality_framework_tools_and_products.pdf

https://www.bankingsupervision.europa.eu/press/conferences/sup_rep_conf/shared/pdf/2017/Data_quality_developments.pdf

https://www.bankingsupervision.europa.eu/press/conferences/sup_rep_conf/shared/pdf/2017/Data_quality_escalation_process.pdf

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