Data Warehouse für Central Counterparty

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Central Counterparty Clearing

Ein Clearing House übernimmt die Rolle als Zentrale Gegenpartei (Central Counterparty – CCP) zwischen den Vertragspartnern eines Geschäftsablusses. Damit stellt es die Erfüllung des Geschäfts sicher. Es übernimmt dabei diverse Risiken mit dem Vorteil, dass diese von den Handelspartnern bei ihren Abschlussen nicht mehr betrachtet werden müssen.

Der Abschluss und die Erfüllung eines Geschäfts fallen am Kassamarkt auseinander: In Deutschland ist es Börsenusance, dass ein Geschäft zwei Tage nach dem Abschluss abgewickelt ist. Die Central Counterparty löst die bilaterale Geschäftsbeziehung zwischen Käufer und Verkäufer direkt nach dem Geschäftsabschluss auf. Es ersetzt diese so, dass die Central Counterparty selbst als Verkäufer zum Käufer auftritt, und analog als Käufer zum Verkäufer.

 

In einem Central Counterparty System werden Geschäfte dieser Art verwaltet. Hier werden unter anderem Corporate Actions angewandt. Je nach Abwicklungsstatus und der eingestellten Abrechnungsart werden die Geschäfte in den Aufrechnungsblöcken berücksichtigt. Gewünschter Effekt dieses Vorgangs ist eine erhöhte Effizienz in der Abwicklung. Dazu werden viele Transaktionen zu einer oder wenigen Abwicklungsinstruktionen aggregiert.

Die Kunden einer Central Counterparty sind die Clearing Teilnehmer. Diese bieten wiederum ihre Clearing Services für die Handelsteilnehmer an. Mit jeder einzelnen Transaktion wird also eine Geschäftsbeziehung zwischen Central Counterparty, Clearing Teilnehmer und Handelsteilnehmer etabliert. Über eine gewisse Zeitpanne wird diese durch diverse Transaktionen hinweg verwaltet und abgewickelt.

Aufgabe: Historische Betrachtung ermöglichen

Wie oben zu erkennen unterhält das Central Counterparty System demnach alle Informationen, die für die gegenwärtige Abwicklung der noch nicht abgeschlossenen Geschäfte relevant sind. Als operatives System führt es jedoch kein Langzeitgedächtnis.

Verschiedene Geschäftsbereiche erfordern aber die Betrachtung und Analyse einer Historie von Abwischlungsprozessen. Zum Beispiel kann für Clearing Operations die Nachverfolgung von Transaktionen zum Lifecycle eines Geschäfts aus operativen Gründen notwendig sein. Auch ein Clearing Design könnte die verschiedenen Clearing Lizenzen hinsichtlich der Abwicklungseffizienz und des Gebrachts analysieren wollen. Dies sind nur zwei von vielen Gründen, die die Relevanz einer Datenintegration unterstreichen.

Der Aufbau eines Data Warehouse bietet sich daher optimal an: Es beinhaltet die täglichen Ladezyklen aller an einem Tag im Central Counterparty System verwalteten und neu entstandenen Daten.

Das Data Warehouse soll nicht nur die Basis für ein analytisches Reporting bieten. Es soll auch den erwähnten Lifecycle von Abwicklungen explizit nachvollziehbar machen: Von der Entstehung eines Geschäfts, über die Berücksichtigung von Corporate Actions, hin zum Aufrechnen innerhalb von Netting-Blöcken und schließlich der Abwicklung selbst. Bei der Analyse des Central Counterparty Datenhaushalts können die verschiedenen Geschäftseinheiten auf diese Weise unterstützt werden. Das Data Warehouse soll daher zusätzlich operative und analytische Berichte liefern.

Lösung: Bessere Datenanalyse durch Data Warehousing

Durch den konsequenten Einsatz der integration-factory Design Pattern kann erfolgreiche eine Informationsfabrik aufgebaut werden. Die von uns entwickelten Anwendungskomponenten sorgen in kürzester Zeit für die Herausbildung eines Kerndatenbestandes.

Die Umsetzung der Prozesse zur Datentransformation erfolgt auf der Basis von Informatica PowerCenter. Die Software zusammen mit dem Know-How unserer Berater ermöglicht eine effiziente Berechnung des Lifecycle von Geschäften am Kassamarkt.

  • Integration der ca. 80 Quelldateien aus drei verschiedenen Batches
  • Datenintegration und -transformation auf Basis von Informatica PowerCenter
  • Identifikation der Objektarten, der Transaktionen und Stammdaten
  • Klassifikation in zeitlich zu versionierende Stammdatenobjekte, zeitlich zu versionierende Beziehungen von Objekten, Wertebereiche und Fakten
  • Mapping der verschiedenen klassifizierten Informationen zu Datenmodell-Konstrukten und Verarbeitungsprozessmustern.

Facts & Figures

  • Implementierungsprojekt: Initialer Umfang 200 PT, zwei Monate Laufzeit
  • 80 Quelldateien, täglich ca. acht GB Datenvolumen
  • Technik: Oracle, Informatica PowerCenter, BMC Control-M

Mehr zum Thema

Ein ebenfalls wichtiges Thema ist die korrekte Preisbildung im Clearing House. Nur durch die zuverlässige Abbildung des teilnehmerspezifischen Risikos kann die Central Counterparty gezielte Bewertungsverfahren durchführen.

Auch hier hat integration-factory Lösungen entwickelt: Lesen Sie auch unseren Artikel zur Bestimmung theoretischer Preise und deren technsicher Umsetzung!

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