Definition
Eine bimodale Verteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung mit zwei lokalen Maxima (Gipfeln) statt einer einzigen zentralen Spitze. Das Gegenstück – die Normalverteilung – konzentriert die Wahrscheinlichkeit um einen Mittelwert. Bei einer bimodalen Verteilung liegt dagegen das Tal zwischen den beiden Gipfeln: Der „mittlere" Zustand ist der unwahrscheinlichste.
Bedeutung für die Risikosteuerung
In der Banksteuerung begegnen Risikoanalysten bimodalen Situationen vor allem in makroökonomisch instabilen Phasen: wenn zwei fundamental unterschiedliche Szenarien gleichzeitig plausibel sind, ohne dass ein klarer Basispfad die Wahrscheinlichkeit bündelt.
Ein Beispiel: In einem Umfeld mit hartnäckiger Inflation einerseits und drohender Rezession andererseits – wie in vielen europäischen Volkswirtschaften 2022 bis 2024 – ist die mittlere Prognose (moderates Wachstum, rückläufige Inflation) nicht der wahrscheinlichste Ausgang. Sie ist das Tal zwischen zwei Gipfeln. Wer in dieser Situation Stresstests, Szenarioanalysen oder Kapitalplanungen um den Erwartungswert herum kalibriert, trifft systematisch die falsche Mitte.
Grenzen der klassischen Szenario-Trias
Viele Institute arbeiten mit einer dreiteiligen Szenarien-Logik: Base Case, Best Case, Worst Case. Diese Struktur unterstellt implizit, dass der Base Case der wahrscheinlichste Zustand ist – und lediglich Abweichungen nach oben und unten modelliert werden müssen. Bei bimodalen Situationen ist diese Annahme falsch.
Wenn zwei Extreme gleichzeitig wahrscheinlich sind, hat der Base Case keine besondere Stützung mehr. Er ist Konvention, keine Prognose. Wer trotzdem das gesamte Risikomanagement darauf ausrichtet, unterschätzt systematisch die Tail-Risiken in beide Richtungen.
Implikationen für die Banksteuerung
Die bimodale Risikostruktur hat konkrete Konsequenzen für die Steuerungspraxis:
- Zinsrisikomanagement (IRRBB): Wenn sowohl starke Zinssenkungen als auch weitere Anstiege plausibel sind, reicht ein parallelisierter Zinsschock nicht aus. Die Absicherungsstrategie muss in beide Richtungen robust sein.
- Liquiditätsplanung: Bimodale Szenarien erfordern Puffer für extreme, nicht für mittlere Abflüsse. Ein Liquiditätspuffer, der für den Basispfad dimensioniert ist, ist möglicherweise für keines der wahrscheinlichen Szenarien ausreichend.
- Kapitalplanung: Wenn das ökonomische Umfeld auf zwei sehr verschiedene Entwicklungspfade zusteuert, sollte die Kapitalplanung beide explizit adressieren – und nicht nur einen gewichteten Durchschnitt berechnen.
- Szenariodefinition: Statt Base / Best / Worst empfiehlt sich eine Logik, die die beiden Modi als eigenständige Hauptszenarien ausweist und den Base Case als Koordinationsreferenz versteht, nicht als Prognose.
Verwandte Begriffe
Weiterführend
- Blogartikel: Was, wenn die Mitte gar nicht existiert? Bimodale Risikoszenarien und ihre Konsequenzen für die Steuerungspraxis
- Szenariomaker Bimodale Verteilungen interaktiv visualisieren: eigene Zinsszenarien definieren und die Risikoverteilung erleben
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