Montagner fordert agilere und systemweite Stresstests
SSM Rede

Montagner fordert agilere und systemweite Stresstests

Patrick Montagner plädiert am 23. Oktober 2026 in Krakau für gezieltere und systemweite Stresstests. Das Mitglied des Aufsichtsgremiums der Europäischen Zentralbank (EZB) will neue Risiken schneller erfassen und sektorübergreifende Rückkopplungen prüfen.

Drei Zwecke, kein Universalmodell

Montagner unterscheidet aufsichtliche Kapitalprüfungen, bankinterne Entscheidungshilfen und makroprudenzielle Tests kollektiver Reaktionen.

EU-weite Tests bleiben Grundlage des aufsichtlichen Überprüfungs- und Bewertungsprozesses und der Säule-2-Empfehlungen.

Ihre Dreijahresprojektionen und Bilanzvorgaben begrenzen jedoch die Aussagekraft.

Ergänzend fordert er schnelle Sensitivitätsprüfungen und gezielte Datenabfragen.

Im geopolitischen inversen Stresstest 2026 mussten Banken plausible Szenarien für einen Rückgang ihrer harten Kernkapitalquote um mindestens 300 Basispunkte entwickeln.

Dabei zeigten sich zu grobe Risikobewertungen, Lücken bei der Übersetzung in Kapital- und Liquiditätskennzahlen sowie teils unglaubwürdige Gegenmaßnahmen.

Vom Einzelinstitut zum Finanznetz

Der Klimastresstest 2022 zeigte Daten-, Methoden- und Steuerungslücken; der Cybertest 2024 prüfte Krisenreaktion und Wiederherstellung kritischer Funktionen.

Die EZB untersuchte 2025 Ansteckung zwischen Banken, Fonds und Versicherern.

Auch die Bank of England und französische Behörden erprobten systemweite Ansätze.

Der Europäische Ausschuss für Systemrisiken (ESRB) entwickelt bis 2028 einen systemweiten Stresstest auf Basis vorhandener Daten.

Im Fokus stehen gemeinsame Positionen, Liquiditätsströme, Sicherheitenforderungen und sektorübergreifende Rückkopplungen.

Präzision hat Grenzen

Mehr Szenariodetails schaffen laut Montagner keine vollständige Krisenabbildung.

Bei KI-Investitionen will er zunächst Verschuldung, Finanzierungsquellen und überlappende Beteiligungs- und Kreditrisiken erfassen.

Maßstab bleibt die jeweilige Prüffrage, nicht die scheinbare Genauigkeit einer Verlustzahl.

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