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Neuere Ansätze im Risikomanagement am Beispiel eines Industriebetriebes

Diplomarbeit 2003 118 Seiten

BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Zeitschriftenverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abstrakt

Abstract

1 Einleitung

2 Begriffsabgrenzungen
2.1 Die Risikodefinition
2.2 Definition des Risikomanagementbegriffes

3 Eingliederung des Risikomanagements
3.1 Die Risikopolitik und -kommunikation
3.2 Risikomanagement in der Organisation
3.3 Risikocontrollingkonzept - Die Balanced Scorecard

4 Risiko-Früherkennung
4.1 Frühwarnsysteme
4.2 Frühindikatorensysteme
4.3 Frühaufklärungssysteme
4.4 Verfahren zur Risikoprognose

5 Risiko-Inventur und Analyse

6 Bewertung von Risiken
6.1 Traditionelle Verfahren zur Risikomessung
6.1.1 Drei-Gruppen-Kategorisierung
6.1.2 Erwartungswert
6.1.3 Risikoportfoliomatrix
6.2 Der Value at Risk
6.2.1 Allgemein
6.2.2 Varianz-Kovarianz-Verfahren
6.2.3 Historische Simulation
6.2.4 Monte-Carlo-Simulation
6.2.5 Die Ermittlungsmethoden des VaR im Vergleich
6.3 Das unternehmerische Gesamtrisiko
6.3.1 Aggregation von Risiken
6.3.2 Cash Flow at Risk – Earnings at Risk
6.3.3 VaR als Gesamtrisikomaß in Industrieunternehmen
6.3.4 Reward to Risk Ratio als mögliches Gesamtbewertungsmaß
6.4 Bewertung des Kundenstrukturrisikos

7 Risikosteuerung
7.1 Überblick
7.2 Vollständige Risikovermeidung
7.3 Vollständige Risikoübernahme
7.4 Risikominderung
7.4.1 Begrenzung des Schadens
7.4.2 Verminderung der Eintrittswahrscheinlichkeit
7.4.3 Überwälzung von Risiken

8 Kontrolle

9 Dokumentation

10 Portierung ausgewählter Ansätze in die Praxis
10.1 Ausgangssituation bei dem Beispielunternehmen
10.2 Vorgehensweise bei der Konzeption des Risikomagementsystems
10.3 Festlegen der Risikopolitik und Richtlinien
10.4 Definierte Zielsetzungen
10.5 Das Risikomanagement innerbetrieblicher Risiken
10.5.1 Risikofrüherkennung
10.5.2 Organisatorische Integration des Risikomanagements
10.5.3 Risikomanagementprozess und Risikocontrolling
10.5.4 Risikoinventur
10.5.5 Bewertung betrieblicher Risiken
10.5.6 Steuerung und Kontrolle von Risiken
10.5.7 Dokumentation
10.6 Kontraktmanagement
10.7 Kundenstrukturmanagement

11 Kritische Würdigung

Anhangsverzeichnis

Ehrenwörtliche Erklärung

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Risiko δ in einer Normalverteilung von Zielwerten

Abbildung 2: Der Risikomanagement-Prozess

Abbildung 3: Früherkennung und Prognose

Abbildung 4: Definitionslogische Zerlegung des RoI

Abbildung 5: Modell der Szenariobildung

Abbildung 6: Aufnahme von Risiken

Abbildung 7: Ausschnitt einer beispielhaften Systematisierung von Industrierisiken

Abbildung 8: Ermittlung des Erwartungswertes

Abbildung 9: Risikoportfoliomatrix

Abbildung 10: Value at Risk anhand einer Normalverteilung

Abbildung 11: Stetige Renditeentwicklung

Abbildung 12: Transformationsregel

Abbildung 13: Ablaufschema im Risikomodell RiskMasterTM

Abbildung 14: Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient

Abbildung 15: Varianz-Kovarianzmatrix

Abbildung 16: Zeitpunktbezogene Analyse des Cash Flow at Risk

Abbildung 17: Kombination von VaR-Methoden

Abbildung 18: Ablaufschema zur Kombination von VaR-Methoden

Abbildung 19: Reward-to-Risk Ratio

Abbildung 20: Lorenz-Kurve und Ginikoeffizient als Konzentrationsmaß

Abbildung 21: Möglichkeiten der Risikosteuerung

Abbildung 22: Brutto- und Nettomatrix

Abbildung 23: Wirkung der Risikodiversifizierung

Abbildung 24: Wirkung der Risikominderung

Abbildung 25: Lagerwagnissatz

Abbildung 26: Risikohandhabung im Unternehmen

Abbildung 27: Radardiagramm der Risiko-Scorecards

Abbildung 28: Renditeverteilung der vergangenen drei Perioden

Abbildung 29: Kombination von Bewertungsmethoden

Abbildung 30: Überprüfung der erfassten Risikotragweiten

Abstrakt

No risk - no chance. Diese banale Logik wird spannend, wenn die Frage beantwortet werden soll, wieviel Risiko für eine bestimmte Rendite eingegangen werden muss. Eine wichtige Voraussetzung dafür wäre die mögliche Quantifizierung von Risiken. In der Bankbetriebslehre wurden dazu Ansätze entwickelt, die auf Vergangenheitswerten von Vermögens- oder Renditewerten beruhen und daraus projizierend eine Aussage für künftige Verläufe treffen. Doch den für Industrieunternehmen vorgeschlagenen Risikomanagementansätzen mangelt es an geeigneten Methoden, die den Aufbau eines quantitativen Steuerungssystems ermöglichen würden. Stattdessen sind Anwender aufüberwiegend qualitative Bewertungen angewiesen.

In dieser Arbeit wird der Versuch unternommen, die finanzwissenschaftliche Maßgröße des Value at Risk auf das betriebliche Risikomanagement zu übertragen und damit einen Vorschlag zur betrieblichen Risikomessung zu entwickeln. Dabei gelingt es in der Kombination mehrerer Ansätze, zu aussagefähigen Risikowerten zu gelangen.

Über den Aspekt der Risikomessung hinaus werden entlang aller Stufen eines betrieblichen Risikomanagementsystems von der Risikoinventur bis zur Dokumentation neuere Ansätze aufgezeigt und im Vergleich zu traditionellen diskutiert. Im folgenden praktisch orientierten Teil erfolgt die Umsetzung und Integration i.R. einer Konzeption an einem Beispielunternehmen Eine gesonderte Berücksichtigung gilt dabei neben den betrieblichen Risiken den Kundenstruktur- und Vertragsrisiken.

Im Hinblick auf ein wirtschaftliches und effizientes Risikomanagement konnte dem Beispielunternehmen ein praktikables und theoretisch fundiertes Konzept zur Verfügung gestellt werden. Dieses bildet sowohl die Basis für eine interne Steuerung als auch für die externe Risikoberichterstattung.

1 Einleitung

Zunehmender Wettbewerb und gesellschaftliche wie wirtschaftliche Strukturveränderungen, z.B. durch Globalisierung und rasante Entwicklungen in der Informationstechnologie, bergen Risiken, die für immer mehr Unternehmen in die Insolvenz führen.[1] Um diesem Trend entgegenzuwirken und einen Vertrauensverlust bei Investoren und Wirtschaftenden zu begrenzen, hat die deutsche Gesetzgebung mit Wirkung zum 1. Mai 1998 unter anderen[2] das Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) kodifiziert.[3] Das KonTraG verpflichtet die Unternehmen, bestehende Risiken aufzuzeigen, risikoorientiert zu handeln und im Falle einer börsennotierten Gesellschaft künftige Risiken im Lagebericht entsprechend zu dokumentieren. In der unternehmerischen Praxis mangelt es dagegen noch immer an aussagekräftigen Kontrollsystemen.[4] Dies wirft die Frage nach geeigneten Ansätzen auf, der im Folgenden nachgegangen wird.

Im ersten Teil der folgenden Ausarbeitung werden in einer theoretischen Abhandlung traditionelle und neuere Ansätze für ein Risikomanagementsystem vorgestellt und diskutiert. Auf dieser Basis folgt im zweiten Teil eine Konzeption, die aufzeigt, wie die Instrumente, Prozesse und Maßzahlen in einem Industriebetrieb umgesetzt und berechnet werden können. Im Mittelpunkt der Betrachtungen stehen weniger finanzwirtschaftliche Risiken, da für sie bereits weitreichende Absicherungsinstrumente (z.B. Finanzderivate)[5] vorhanden sind. Vielmehr liegt der Fokus auf betrieblichen Risiken.

Somit wird die These aufgestellt, dass sich die finanzwirtschaftliche Methode des Value at Risk auf industrielle Unternehmen übertragen und in ein betriebliches Risikomanagementsystem zielführend im Sinne des KonTraG integrieren lässt.

2 Begriffsabgrenzungen

2.1 Die Risikodefinition

Der IDW-Prüfungsstandard verwendet den Begriff Risiko im Verständnis einer Gefahr[6]: „Unter Risiko ist allgemein die Möglichkeit ungünstiger zukünftiger Entwicklungen zu verstehen.“[7] Haller, Hölscher unterscheiden hingegen zwischen diesem reinen Risiko und dem spekulativen Risiko auch mit der Möglichkeit positiver Abweichungen von einem Erwartungswert.[8] Knight spezifiziert weiter und spricht dem Risiko eine Messbarkeit zu[9], die i.R. des μδ-Prinzips durch die Standardabweichung δ erfolgt.[10] Risiko wird damit als „zukünftige Standardabweichung eines mit Wahrscheinlichkeitswerten gewogenen Durchschnittes aller möglichen Zielerträge“[11] definiert.[12]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Risiko δ in einer Normalverteilung von Zielwerten [13]

Quelle: Eigene Darstellung.

Auf eine ausgiebige Diskussion des Risikobegriffes soll an dieser Stelle mit Verweis auf die Literatur verzichtet werden.[14]

2.2 Definition des Risikomanagementbegriffes

Ursprünglich war der Begriff Risk-Management in den USA die Bezeichnung für die Optimierung von Versicherungsbeiträgen[15], was heute als Insurancemanagement bezeichnet wird.[16] Das aktuelle Risikomanagement hingegen bezieht weitere Gefahren- wie auch Chancenaspekte ein.[17] Dieser Auffassung soll hier in der Definition von Hornung gefolgt werden: „Das Risikomanagement hat die Zielsetzung, die Risiken und Chancen der betrieblichen Geschäftstätigkeit zu identifizieren, die Konsequenzen der Übernahme von Risiko sowie den dazugehörenden Ertrag zu kennen und die potentiell erfolgsgefährdenden Risiken zu limitieren. Die sich daraus ergebende Aufgabenstellung umfasst die Erarbeitung von Strategien zur Begrenzung des Risikos unter gleichzeitiger Optimierung des Ertrages“[18]. Das „Risiko des unternehmerischen Handelns bestehe gerade darin, strategische Chancen auszulassen und Erfolgspotentiale nicht rechtzeitig oder nicht in erforderlichem Umfang zu erneuern.“[19] Risiken sollten aber nur übernommen werden, wenn die daraus resultierenden Ertragschancen höher sind als die entsprechenden Verlustrisiken, was als sog. Risiko-Chancen-Kalkül bezeichnet wird.[20] Folglich ist eine Risikoübernahme ausschließlich als Mittel erlaubt, um die Eigenkapitalrentabilität und den Unternehmenswert zu sichern und zu steigern. Dies wird sowohl durch die Minimierung von Sicherungskosten (Versicherungen, Schadensverhütung, Verwaltung) als auch durch die Maximierung des Unternehmenswertes und –ertrages erreicht.[21]

3 Eingliederung des Risikomanagements

3.1 Die Risikopolitik und -kommunikation

Das beste Risikomanagementsystem[22] ist dann unzureichend, wenn es die Mitarbeiter mangels Akzeptanz nicht effizient nutzen.[23] Deshalb ist es wichtig, eine Risikopolitik sowie entsprechende Risikopräferenzen (z.B. risikoscheu,-neutral oder –freudig) festzulegen und diese Ziele top-down weitreichend zu kommunizieren.[24] So ist die Einführung eines Risikomanagementsystems auch ein Mittel, um eine Risikokultur zu schaffen, die unternehmensweit ein risikobewusstes Verhalten zur Folge hat. Als zweiter Aspekt ist die bottom-up-Kommunikation zu verfolgen, in der alle Mitarbeiter zu einer unmittelbaren Benachrichtigung neuer Risiken angehalten sind, um u.U. kurzfristig notwendige Reaktionen zu ermöglichen.

3.2 Risikomanagement in der Organisation

Aus der Risikopolitik ergeben sich die Leitlinien für das Risikomanagement und das zu integrierende Risikocontrolling.[25] Das Risikomanagement hat die Zielsetzung, in einem kontinuierlichen und dynamischen Prozess Risiken zu erkennen (Inventur und Anpassung), zu bewerten, zu analysieren (Risikobeurteilung), zu begrenzen (Risikosteuerung) und fortlaufend zu überwachen (Kontrolle), um die Anpassung des Unternehmens an sich stetig verändernde Umfeldbedingungen und die nachhaltige Existenzerhaltung sicherzustellen.[26]

Zwischen diesen Komponenten vollzieht sich der Regelkreis des Risikocontrollings, der den Risikomanagementprozess an die Risikopolitik des Unternehmens ausrichtet, ihn koordiniert, eine Abstimmung der quantifizierten Risiken mit Unternehmensdaten vornimmt und mit Frühwarnsystemen künftige Entwicklungen frühstmöglich einbezieht.[27]

Abbildung 2: Der Risikomanagement-Prozess

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: modifiziert nach Lück, W.: Umgang, in: DB, Nr. 39/1998, S. 1926.

Der Kreislauf darf nicht als geschlossenes System, sondern muss als offener Prozess verstanden werden. Über die Inventur werden neu identifizierte Risiken jederzeit integriert. Dafür ist durch die enge Verzahnung mit den Unternehmensprozessen eine dezentrale Struktur des Risikomanagements unabdingbar. Ein zentraler Risikobereich kann nur das Risikocontrolling darstellen.

3.3 Risikocontrollingkonzept - Die Balanced Scorecard

Im Risikocontrolling laufen alle Risikoinformationen zusammen. Langfristige Risiken lassen sich dabei nicht in kurzfristig orientierten Finanzkennzahlen ausdrücken. Sie finden traditionell in gesonderten Managementberichten Berücksichtigung.[28] Ein neuerer Ansatz zur Berücksichtigung auch der nicht direkt monetären Einflussfaktoren ist die Balanced Scorecard zur Unternehmenssteuerung, die sich auf Risikoaspekte übertragen lässt.[29] Welche Werttreiber Eingang finden und wie sie gewichtet werden, ist unternehmensspezifisch festzulegen. Sie werden dann als Zielgrößen neben die Finanzzahlen wie Ergebnis, Cash Flow, etc. gesetzt und skizziert.[30] Mit dem Konzept gelingt eine bereichsübergreifende Transparenz wesentlicher Risikoeinflussfaktoren.

4 Risiko-Früherkennung

Das KonTraG sieht vor, die „Abwehr verborgener Risiken“[31] mit Hilfe der Früherkennung herbeizuführen.[32] Krystek/Müller differenzieren Risikofrüherkennungssysteme nach der zeitlichen Bedrohung in Frühwarn-, Frühindikatoren- und Frühaufklärungssysteme.[33] Darüber hinaus existieren Verfahren zur Risikoprognose. Da die Literatur zwischen den Begriffen nicht immer eindeutig differenziert,[34] nimmt der Autor folgende Abgrenzung vor: bei der Früherkennung steht der operative Kontrollaspekt im Vordergrund. Sich abzeichnende Entwicklungen werden auf die aktuelle und künftige Periode bezogen, um entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Die Prognose betrachtet hingegen den strategischen Planungshorizont mit Maßnahmenalternativen für die Zukunft.

Abbildung 3: Früherkennung und Prognose

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung.

4.1 Frühwarnsysteme

Die kurzfristigsten Früherkennungssysteme sind betriebliche Kennzahlen aus Erfolgs- und Liquiditätsrechnungen.[35] Die Liquidität, definiert als „die Fähigkeit der Unternehmung, ihren fälligen Zahlungsverpflichtungen zu jedem Zeitpunkt betragsgenau nachkommen zu können“[36] ist zeitnah die wichtigste Kennzahl, um das Risiko einer Insolvenz zu erkennen.[37] Neben ihr hat sich der Cash Flow als eine zusätzliche Größe zur Beurteilung der laufenden Finanzkraft eines Unternehmens etabliert.[38] Anders als Liquiditätskennzahlen werden Jahresabschlussdaten aus GuV und Bilanz nicht immer aktuell erstellt. Ersatzweise liefern Planungshochrechnungen Frühwarninformationen, indem Ist- Werte fortgeschrieben und mit den Planungsdaten verglichen werden.[39]

Zur Ermittlung des Unternehmenswertes wird der Discounted Cash Flow verwendet, bei dem die Risiken sowohl bei der Höhe der Zahlungsüberschüsse als auch bei den Kapitalkosten berücksichtigt werden.[40] Durch seine hohe Gliederungstiefe ist zudem der Return on Investment (RoI) ein wichtiges kostenanalytisches Frühwarninstrument. In der DuPont-Company 1910 entwickelt wurde er von Brown 1912 veröffentlicht und als DuPont-Schema bekannt.[41]

Abbildung 4: Definitionslogische Zerlegung des RoI

RoI = Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten≈ Gesamtkapitalrentabilität

RoI =Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

RoI = Umsatzrendite * Kapitalumschlag

Quelle: Coenenberg, A. : Kostenrechnung, 1999, S. 593- 594.

Bei weiterer Aufgliederung wird deutlich, wie die Ursachen negativer Veränderungen bei einzelnen Kennzahlen ermittelt werden können (from top to down) und sich die Änderung einer Einflussgröße im Kennzahlensystem auswirken (bottom up). Dabei gibt es unterschiedliche Aufgliederungsschemata wie die Studie nach Profit Impact of Market Strategy (PIMS) oder der Vorschlag des Zentralverbandes der Elektrotechnischen Industrie (ZVEI).[42]

Die angeführten Kennzahlen der Frühwarnsysteme haben den Nachteil der ex post-Betrachtung. Risiken kann folglich erst dann entgegengesteuert werden, wenn sie schon, zumindest zum Teil, aufgetreten sind. Um dieser Gefahr zu begegnen, können Frühindikatorensysteme geeignet sein.

4.2 Frühindikatorensysteme

Bei Frühindikatoren handelt es sich um eine Ergänzung der Frühwarnsysteme um die unternehmensexterne Perspektive und den Chancenaspekt.[43] Sie sind den Frühwarninstrumenten zeitlich vorangestellt. „Den Frühindikatorsystemen liegt die Vorstellung zugrunde, dass sich Entwicklungen der relevanten Zielgrößen vorzeitig durch Frühindikatoren ankündigen, bevor sie in der Ausprägung der Zielgröße selbst sichtbar werden.“[44] Beispiele dafür stellen z.B. die Anzahl der Kundenkontakte, Anfragen, erstellte Angebote, Auftragseingänge oder Marktpreise, aber auch qualitative Indikatoren wie Geschäftsklima, Gewerkschaftsforderungen, drohende Streiks oder Gesetzesvorhaben dar.[45]

Indikatoren helfen, Entwicklungen im Frühstadium wahrzunehmen, nicht aber, künftig auftretende Situationen zu erkennen. Des Weiteren ist kritisch anzumerken, dass nur solche Indikatoren Berücksichtigung finden, die anfangs als relevant eingestuft wurden. Durch festgelegte Rechengrößen besteht zudem kaum Flexibilität, vorübergehend weitere Indikatoren zu berücksichtigen.[46] Zusätzlich beschränken sich diese Systeme auf finanzielle Auswirkungen. Qualitative Umweltparameter werden zwar als mögliche Indikatoren erfasst, nicht aber auf qualitative Größen (wie beispielsweise Image, Mitarbeiterqualifikation, Kundenzufriedenheit), sondern ausschließlich auf quantitative Größen bezogen. Damit werden zwar kurzfristig Gefahren erkannt, langfristig die Marktsituation des Unternehmens jedoch nicht berücksichtigt.

4.3 Frühaufklärungssysteme

Die Erkennung von Marktpotenzialen ist das primäre Ziel der Frühaufklärungssysteme. Das Konzept geht auf eine Theorie Ansoffs zurück, die das Erkennen schwacher Signale zum Inhalt hat.[47] In einem Scanning und anschließenden Monitoring sollen sowohl Möglichkeiten als auch Gefahren durch vorzeitige Strukturbrüche erkannt werden.[48] Die Signale sind dabei nur sehr schwer zu erkennen und nicht immer eindeutig.[49] Ihre Konkretisierung vollzieht sich durch eine Verdichtung der Signale und eine Einschränkung der Handlungsalternativen im Zeitablauf.[50] Die zwar plausible Theorie Ansoffs ist jedoch nicht statistisch bzw. ökonometrisch untermauert. In der Praxis konnte sie nicht konkretisiert und damit nur unzureichend umgesetzt werden.[51]

4.4 Verfahren zur Risikoprognose

Prognoseverfahren nehmen keine Signale wahr, sondern treffen Annahmen über Ereignisse in der Zukunft. „Die Prognose baut auf allgemeinen und speziellen Informationen aus Erfahrungspotenzial auf und projiziert es mittels eines zeitunabhängigen Logikkalküls in die Zukunft.“[52] Zu den Verfahren zählt die Delphi-Methode, in der Einschätzungen von Fachexperten vorgenommen werden. Weitere Methoden sind die Flow-Chart-Analysen, die Relevanzbaummethode, die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalysen (FMEA), die Historische Analogie, u.a..[53] Zur expliziten Erfassung von Marktrisiken eignen sich zudem die SWOT-Analysis, das Benchmarking und die GAP-Analysis.[54] In den vergangenen Jahren hat sich zudem die Szenario-Technik etabliert.[55] „Szenarien […] sind systematische und nachvollziehbare, aus der Vergangenheit entwickelte, mögliche Zukunftsbilder.“[56] Dabei findet auch die Wahrscheinlichkeit dieser Ereignisse Berücksichtigung. Die wahrscheinlichsten bilden sog. Trendszenarien, unwahrscheinliche sog. Extremszenarien.

Abbildung 5: Modell der Szenariobildung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Geschka, H./ Hammer, R.: Szenario-Technik, 1990, S. 315.

Die Diskussionen in der Literatur haben im Wesentlichen die Perfektion der Prognoseverfahren zum Inhalt. Unzweifelhaft ist, dass sich die Risikoeinschätzung durch eine höhere Transparenz möglicher künftiger Entwicklungen verbessert. Aufgrund unsicherer Annahmen aber haben alle Verfahren gemein, dass im Ergebnis die Wahrscheinlichkeit als wesentliche Einflussgröße unbestimmt bleibt.[57] Unerwartet eintretende Ereignisse können somit nicht prognostiziert werden. Ein weiterer Gesichtspunkt ist, dass die Praktikabilität in Hinblick auf Umsetzbarkeit und stetiger Überprüfbarkeit der Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung ist. Die angewandten Verfahren lassen zudem unternehmensintern eine umso höhere Akzeptanz vermuten, je einfacher sie nachzuvollziehen sind. Wenn auch die Möglichkeiten mit der Entwicklung der IT zunehmen, so bringen aufwendige Systeme immer auch ein hohes Maß an Komplexität mit sich. Weiterhin ist die Wirtschaftlichkeit ein Maßstab, nach dem der Einsatz solcher Systeme bewertet werden muss.[58] Zudem werden die klassischen Prognoseansätze wie die Delphi-Methode von Horvath als die wirksamsten eingestuft, obwohl sie im Wesentlichen auf Erfahrungswerte basieren und damit einen starken Vergangenheitsbezug aufweisen.[59]

5 Risiko-Inventur und Analyse

Die Begrifflichkeiten der Risikoaufnahme sind in der Literatur nicht immer eindeutig definiert.[60] Sie lassen sich im Zeitbezug wie folgt differenzieren:

Abbildung 6: Aufnahme von Risiken

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung.

Mit der Inventur wird die Basis für das Risikomanagement geschaffen, denn die Qualität der Daten ist entscheidend für seinen Erfolg. Sie erfolgt in Anlehnung an die betriebliche Bestandsaufnahme als permanente Inventur, als Stichtagsinventur (Vollinventuren) oder in Stichproben (als Teilinventur) mit den bekannten Vor- und Nachteilen.[61] Hölscher weist darauf hin, dass Teilerfassungen zu erheblichen Fehleinschätzungen führen.[62] Daher sollte die Erhebung möglichst als Vollinventur und mit großer Sorgfalt erfolgen. Ihr werden von Imboden vier Postulate zugrunde gelegt: Vollständigkeit, Aktualität, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz.[63]

Schließlich muss eine genaue Systematisierung der Risiken vorgenommen werden, um doppelte oder unvollständige Erfassungen zu vermeiden. Rogler zeigt dazu eine Reihe differenzierbarer Merkmale auf: eine Kategorisierung nach Messbarkeit, Höhe des quantitativen Risikoausmaßes, Häufigkeit des Risikoeintrittes, Ursachen, Wirkungen, Beeinflussbarkeit, Abwälzbarkeit, Versicherbarkeit oder der kalkulatorischen Behandlung.[64] Diesen Kategorisierungsformen ist noch die mögliche funktionale Gliederung hinzuzufügen. Bei den Kriterien Ursache und Wirkung ist lediglich eine Gruppenbildung möglich. Alle anderen Merkmale erlauben eine Normierung und so die Bildung von Rangfolgen, was eine weitere Strukturierung ermöglicht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Ausschnitt einer beispielhaften Systematisierung von Industrierisiken [65]

Quelle: Eigene Darstellung.

Jede Risikokategorie besteht aus mehreren untergeordneten Kategorien, die sich wiederum weiter aufspalten lassen. Auf diese Weise kann unternehmensspezifisch eine Risikobaumstruktur aufgestellt werden, die mehrere Aggregationsebenen umfasst.[66]

Aufbauend auf die Inventur kann das Datenmaterial für eine Ursachensuche aller Schadenswirkungen analysiert[67] und Verbesserungsansätze für künftige Risiken identifiziert[68] werden. Die Vorgehensweisen dazu sind individuell festzulegen und deshalb weiterführend nicht Inhalt dieser Arbeit.

6 Bewertung von Risiken

6.1 Traditionelle Verfahren zur Risikomessung

6.1.1 Drei-Gruppen-Kategorisierung

Um eine quantifizierte Aussage über bestehende Risiken treffen zu können, müssen diese gemessen werden. Messbar sind Risiken dann, wenn objektive Wahrscheinlichkeiten bekannt sind (z.B. aus der Vergangenheit). Nicht messbar sind hingegen subjektive Einschätzungen der Wahrscheinlichkeit (im Bezug zur Zukunft). Die ursprünglichste Form der Risikomessung ist die Klassifizierung in drei grobe Kategorien: Klein-, Mittel- und Großrisiken.[69] Eine solche Einteilung ermöglicht aufgrund mangelnder Quantifizierung keinen direkten Vergleich und stellt daher ein nur sehr beschränkt aussagefähiges Risikomaß dar.[70]

6.1.2 Erwartungswert

Eine Quantifizierung gelingt mit Verwendung des Erwartungswerts, der sich aus der Multiplikation einer zugeordneten Wahrscheinlichkeit mit dem Schadensausmaß ergibt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Ermittlung des Erwartungswertes

Erwartungswert = Wahrscheinlichkeit des Risikoeintritts* Schadensausmaß

Quelle: in Anlehnung an Kremers, M.: Risikoübernahme, 2002, S. 109.

Die Eintrittswahrscheinlichkeit dient als Maßstab für die Häufigkeit des Risikoeintritts. Sie wird in Prozent angegeben und kann entweder auf der Grundlage vorhandener Daten operationalisiert oder muss durch subjektive Einschätzung ermittelt werden. Das Kriterium des Schadensausmaßes wird ausschließlich durch die mögliche Schadenshöhe bestimmt. Die Angabe erfolgt in absoluten Beträgen. Sie kann als maximal möglicher Schaden (Maximal Possible Loss) oder als Schaden angegeben werden, der mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit nicht überschritten wird (Probable Maximal Loss).[71] Aufgrund der nicht bekannten Wahrscheinlichkeitsverteilung sollte sicherheitshalber der „Maximal Possible Loss“ Verwendung finden.[72]

Durch die multiplikative Verknüpfung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe ist bei dem Erwartungswert allein jedoch nicht erkennbar, aus welchen Faktorbeträgen er sich zusammensetzt. Genau diese Information sollte aber dem Entscheidungsträger zur Verfügung stehen, denn Risiken mit geringem Schadensausmaß und einer hohen Eintrittswahrscheinlichkeit sind für die Existenz eines Unternehmens weniger gefährdend als Risiken mit zwar geringer Eintrittswahrscheinlichkeit aber hohem Schadensausmaß.[73] Deshalb ist auch die alleinige Verwendung des Erwartungswertes unzureichend.[74]

6.1.3 Risikoportfoliomatrix

In einer zweidimensionalen Darstellung [75] der Erwartungswertkomponenten, ist eine Differenzierung der Faktoren möglich. Die Risikoportfoliomatrix stellt insofern eine Erweiterung der vorausgegangenen Ansätze dar.

Abbildung 9: Risikoportfoliomatrix

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: in Anlehnung an Kremers, M.: Risikoübernahme, 2002, S. 112.

Die Einstufungen und Risikopositionen in der Skizze sind beispielhaft. Wie die Einteilung genau vorgenommen wird, ist von der Risikopräferenz des Unternehmens abhängig und wird im Vorfeld durch das Management festgelegt. Auch die Skala muss folglich nicht von 0 bis 100% reichen. Es kann auch eine Wahrscheinlichkeit von z.B. 30% bereits als hoch und damit in der höchsten Stufe als existenzbedrohend angesehen werden.[76]

Sofern nur ein einzelnes der Risiken als existenzbedrohend eingestuft wird, ist das gesamte Portfolio, das beispielsweise auch eine Geschäftsalternative darstellen kann, so zu beurteilen. Wenn sich keine risikosteuernden Maßnahmen einleiten lassen, ist die Existenzberechtigung des Portfolios kritisch zu hinterfragen bzw. die Investitionsalternative nicht weiter in Betracht zu ziehen.[77]

Diese Beurteilungen sind möglich, da das Verfahren durch die Einschätzungen Zukunftsprojektionen erlaubt. Aufgrund der Unsicherheit künftiger Entwicklungen sind diese jedoch entsprechend vorsichtig zu bewerten. Eine wesentliche Schwäche des Ansatzes ist außerdem, sich auf die Einschätzung einzelner Risiken zu beschränken. „In der Praxis werden oftmals nur Einzelrisiken angegangen und der Blick auf das Gesamtrisiko vernachlässigt.“[78] Die Gesamtrisikomessung ist notwendig, um erkennen zu können, ob eine Existenzgefährdung besteht bzw. wie weit das Unternehmen davon entfernt ist. Die Risikoportfoliomatrix ist somit unzureichend, da zum einen keine Gesamtrisikoaussage getroffen werden kann und zum anderen nur von geschätzten Wahrscheinlichkeitswerten und damit keiner soliden Datenbasis ausgegangen wird.[79]

Beiden Kritikpunkten wird der Value at Risk zur Ermittlung von finanzwirtschaftlichen Risiken[80] gerecht. Es soll an dieser Stelle näher darauf eingegangen werden, um an späterer Stelle seine Anwendbarkeit für die Ermittlung betrieblicher Risiken zu prüfen.

6.2 Der Value at Risk

6.2.1 Allgemein

Im industriellen Umfeld gilt der Value at Risk als neuerer Ansatz. Das Risikomaß wird verbreitet im Bankensektor angewendet, in dem es ursprünglich von J.P. Morgan entwickelt wurde.[81] “The Value at Risk is the maximum expected loss over a given horizon period at a given level of confidence.“[82] Der VaR stellt keine Prognose über die Höhe auftretender Verluste dar, sondern gibt eine auf Vergangenheitswerten basierende Schwelle an, die auftretende Verluste mit der vorgegebenen Wahrscheinlichkeit unter normalen Marktbedingungen nicht überschreiten.[83]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10: Value at Risk anhand einer Normalverteilung [84]

Quelle: eigene Darstellung.

Damit zeigt der VaR einen Wert auf, in dessen Höhe für den Bedarfsfall Risikokapital vorgehalten werden muss. Daraus folgend ist im sog. Risiko-Chancen-Kalkül ableitbar, ob dem Risiko entsprechende Ertragchancen gegenüberstehen.[85] Zur Ermittlung des VaR haben sich neben dem von J.P. Morgan angewendeten Varianz-Kovarianz-Verfahren in der Praxis die Historische und die Monte-Carlo-Simulation etabliert.[86]

6.2.2 Varianz-Kovarianz-Verfahren

Das Kovarianzverfahren ist das in deutschen Banken [87] am häufigsten verwendete Berechnungsmodell.[88] Ihm liegen folgende Annahmen zugrunde[89]:

- eine stetige Renditeentwicklung,
- unabhängige, identisch und gemeinsam normalverteilte Renditen,
- eine lineare Beziehung der Marktrisikofaktoren zum Portefeuillewert,
- eine feste Portefeuillezusammensetzung während der Halteperiode und
- Werte künftiger Ereignisse entwickeln sich wie in der Vergangenheit.

Die Annahme der stetigen Renditeentwicklung beschreibt einen logarithmischen Zusammenhang zwischen den Renditewerten im Zeitablauf und berücksichtigt damit einen Zinseszinseffekt. Grafisch beschrieben existieren bei der stetigen Funktion keine Sprungstellen und übertragen auf die Renditen erfolgen keine periodischen Zahlungen (wie z.B. Dividenden). Es gilt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 11: Stetige Renditeentwicklung

Quelle: in Anlehnung an Zangari, P.: Statistics, 1996, S. 47.

Die vorausgesetzte Normalverteilung wird in der Regel einer Standardnormalverteilung angepasst, um verschiedene Wertereihen miteinander vergleichen zu können.[90]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 12: Transformationsregel

Quelle: in Anlehnung an Schierenbeck, H.: Bankmanagement, 2001, S. 64, 75.

Die Vorgehensweise des Kovarianzverfahrens, die im Ursprung der Risikoanalyse von Hertz entstammt[91], kann in Anlehnung an den Risk MasterTM J.P. Morgans verdeutlicht werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 13: Ablaufschema im Risikomodell RiskMasterTM

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Schierenbeck, H.: Bankmanagement, 2001, S. 72.

In der ersten Stufe sind Vermögenswerte als Risikoparameter zu definieren und für einen bestimmten Zeithorizont der Vergangenheit zu erfassen.[92] Bei der Wahl des Zeithorizontes ist zu beachten, dass ein kürzerer Zeitraum zwar einen Aktualitätsbezug und eine Vereinfachung der Datenerfassung, aber auch stärkere Schwankungen mit sich bringt.[93] Ein längerer Betrachtungszeitraum ist hingegen aufgrund der Datenmenge für die Validität und damit die Güte des VaR von Vorteil. Zudem kann damit der Annahme einer Normalverteilung zunehmend gerecht werden.[94] In der zweiten Stufe erfolgt die Bildung eines Mittelwertes und der Standardabweichung.[95] Schließlich ist zur Standardisierung der Z-Wert und damit das Konfidenzniveau festzulegen.[96] Zu beachten ist, dass die Güte des VaR umso höher ist, desto geringer das Konfidenzniveau gewählt wird.[97] Üblicherweise werden hohe Konfidenzniveaus und entsprechende Quantile von 1%, 2,5% oder 5% herangezogen.[98] Nun wird die Standardabweichung mit dem Z-Wert multipliziert mit dem Ergebnis der Risikomesszahl (RMZ). Sie drückt die Abweichung vom Erwartungswert in Prozent aus. Schließlich wird der stetigen Renditeentwicklung durch Berücksichtigung eines Risikofaktors (RF) Rechnung getragen. Nach Ermittlung der Risikovolumina[99] geht es in der letzten Stufe um die Berechnung der einzelnen VaR und die Zusammenführung der Werte. Jeder einzelne VaR ergibt sich durch die Multiplikation des Risikovolumens mit dem Risikofaktor. Nun dürfen die Einzelrisiken zur Ermittlung des Portfoliorisikos nicht einfach addiert werden, da es so zu einer massiven Überschätzung der Risikosumme kommen würde.[100] Es sind folglich die Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Risikofaktoren zu berücksichtigen, was durch die Korrelationsanalyse geschieht.[101]

Abbildung 14: Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten a = Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Bamberg, G./Baur, F.: Statistik, 2001, S. 36.

Der jeweilige Korrelationskoeffizient a ist ein lineares Maß der normierten Kovarianz der Risikoparameter.[102] Ist a negativ so besteht eine gegenläufige, ist a positiv eine gleichgerichtete[103], und a = 0, so besteht keine Korrelation.

Sind für alle Werte die Korrelationen bestimmt, lässt sich daraus die Varianz-Kovarianzmatrix erstellen, woher das Verfahren seinen Namen trägt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 15: Varianz-Kovarianzmatrix

Varianz-Kovarianzmatrix (Korrelationsmatrix) = Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Longerstaey, J.: Risk Measurement, 1996, S. 11.

Nun kann die Aufstellung der Matrix, des Vektors (Zeilenmatrix) und der Transponente (Spaltenmatrix) zum Ergebnisterm erfolgen, aus dessen Quadratwurzel sich der VaR ergibt.[104]

6.2.3 Historische Simulation

Dieses auch als Backtesting bezeichnete Verfahren gilt als das konzeptionell einfachste.[105] Der Kern stellt wie bei der Kovarianz-Methode die grundsätzliche Erwartung dar, dass sich die Schwankungen der Vergangenheit in gleicher Tendenz auch in der Zukunft vollziehen. Auf dieser Grundlage erfolgt bei der Historischen Simulation allerdings eine vollständige Neubewertung der Positionen.[106] Zunächst werden die aktuellen Werte sowie die Zeitreihen historischer Daten in einem definierten Zeithorizont aufgenommen. Aus den Differenzen zu den aktuellen Werten ergeben sich Gewinne oder Verluste, die in einem nächsten Schritt gelistet und skizziert werden. Daran ist schließlich der VaR bei einem gewünschten Konfidenzniveau abzulesen.[107]

6.2.4 Monte-Carlo-Simulation

Wie bei der Historischen Simulation wird eine große Datenbasis aufgenommen und schließlich ausgewertet. Bei dieser Datenbasis handelt es sich allerdings nicht um Historienwerte, sondern um durch einen Zufallsgenerator simulierte Zukunftszahlen.[108] Der erste Schritt ist die Analyse der ausgewählten Parameter in Bezug auf rechnerische Zusammenhänge. Die Interdependenzen sind sodann in entsprechende Formeln zu transferieren.[109] Diese Formeln bilden die Basis für die Simulation. Dann werden i.R. von Simulationsdurchläufen Änderungen der Eingangsparameter vorgenommen und als Ergebnis Zielwerte generiert. Dieser Vorgang wird bis zu einigen tausend Malen wiederholt, bis ausreichend Daten zur Verfügung stehen, um eine angemessene Aussagegüte des VaR zu erhalten.[110]

[...]


[1] Vgl. Anhang 1.

[2] Gemeint sind KapAEG, KapCoRiLiG und WPOÄG.

[3] Vgl. Neumann, H.: Aufbau, in: Betrieb und Wirtschaft, Nr. 19/1998, S. 723-724.

[4] Vgl. Kriete,T./Padberg,T./Werner,T.: Risikoberichterstattung, in: BBK, Nr. 4/2003, S. 6655–6658; INW/PWC: Entwicklungstrends, 2000; Wolf, K.: Potenziale, in: DStR, Nr. 40/2002, S. 1729-1733.

[5] Vgl. Eller, R. / Gruber, W./ Reif, M.: Handbuch des Risikomanagement, 2002.

[6] So auch Oberparleiter, K.: Risikenlehre, in: zfB, Nr. 1/1925, S.1.; Wall, F.: Betriebswirtschaftliches Risikomanagement, 2001, § 3, Rn 112.

[7] IDW-Prüfungsstandard IDW PS 340, in: WPg 1999, S. 658.

[8] Vgl. Haller, M.: Eckpunkte eines integrierten Konzepts, 1986, S.13; Hölscher, R.: Instrumente, 2000; ähnlich: Kless, T.: Beherrschung, in: DStR, Nr. 3/1998, S. 93-96.

[9] Vgl. Knight, F.H.: Uncertainty and Profit, 1921, S. 32.

[10] Vgl. Bamberg, G./Coenenberg, A.G.: Entscheidungslehre, 1996, S. 14-19;Schneeweiss,H.: Entscheidungskriterien, 1967, S. 5-14.

[11] Schneider, D.: Investition und Finanzierung, 1980, S. 131.

[12] Diskutiert bei: Schneider, D.: Entscheidungsproblem, 2001, §3, Rn. 35-43.

[13] f (µ) = Wert der Dichtefunktion der normalverteilten Variablen µ.

[14] Biermann, B.: Modernes Risikomanagement, 2002, S. 104; Leitner, F.: Die Unternehmungsrisiken, 1915; Weber, J./ Weißenberger, B./ Liekweg, A.: Risk Tracking, 1999;Imboden, C.: Risikohandhabung, 1983, S. 39-51.

[15] Vgl. Rogler, S.: Risikomanagement im Industriebetrieb, 2002, S. 20.

[16] Vgl. Hahn, D.: Stand und Entwicklungstendenzen, in: ZfO, 1987, S. 138; Hölscher, R.: Instrumente, 2000, S. 301.

[17] Vgl. Brühwiler, B.: Internationale Industrieversicherung, 1994; S.3.

[18] Hornung, K.: Die Entwicklung des Risikomanagement 1998;S.280.In gleichem Verständnis z.B. Karten, Walter: Aspekte des Risk Managements, in: BFuP Nr. 4/1978, S. 312.; Brühwiler, B.: Internationale Industrieversicherung, 1994; S. 3.

[19] Lück, W.: Elemente des Risiko-Managementsystems, in: DB, Nr. 1,2/1998, S. 8. Vgl. auch Krystek, U./ Müller, M.: Frühaufklärungssysteme, 1999, S. 182.

[20] Vgl. Neubürger, K.W.: Chancen- und Risikobeurteilung, 1989, S. 63ff.

[21] Vgl. Hahn, D.: Stand und Entwicklungstendenzen, in: ZfO, 1987, S. 137. Der Unternehmenswert kann durch den Discounted Cash Flow ermittelt werden: vgl. Fruhan, W. E.:Financial Strategy, 1979; Rappaport, A.: Creating Shareholder Value, New York 1986.

[22] Synonym verwendet für Internes Kontroll- bzw. Überwachungssystem (IKS, IÜS).

[23] Vgl. Brühwiler, B.: Internationale Industrieversicherung, 1994, S.70.

[24] Vgl. Hölscher, R.: Instrumente, 2000, S. 312.

[25] Vgl. Hagen, P.: Marktrisikosteuerung, 1996, S. 633.

[26] Vgl. Hornung, K./ Reichmann, T. / Diederichs, M.: Pragmatische Realisierung, in:Controlling, Nr. 7/1999, S. 320.

[27] Vgl. Weber, J./Schäffer, U.: Balanced Scorecard & Controlling, 2000, S. 47.

[28] Vgl. Wittmann, E.: Bestandteil des Planungs- und Kontrollsystems, 2001, §3,Rn. 283-311.

[29] Vgl. Kaplan, R.S./Norton, D.P.: Performance, in: HBR, Nr.1/1992, S. 71-79; Erweiterung bei: Reichmann, T./Form, S.: BCR®-Management, in: Controlling, Nr. 4/2000, S. 189-198.

[30] Darstellung z.B. in Form eines Radardiagramms, vgl. Weber, J./Schäffer, U.: BalancedScorecard und Controlling, 2000, S.164f.; vgl. dazu 10.3.5 im praktischen Teil der Arbeit.

[31] IDW EPS 340, 1998.

[32] Vgl. Bitz, H.: Abgrenzung, in: BFuP, Nr. 14/2000, S. 237.

[33] Vgl. Krystek, U./ Müller, M.: Frühaufklärungssysteme, 1999, S. 178, von Krystek/Müller-Stewens auch als Frühaufklärungsansätze der ersten, zweiten und dritten Generation bezeichnet, vgl. Krystek, U./Müller-Stewens, G.: Frühaufklärung, 1993, S.26.

[34] Da in der Literatur nicht einheitlich: Vgl. Horváth, P.: Controlling, 2001, S. 347-441; Wolf, K./ Runzheimer, B.: Risikomanagement und KonTraG, 2003, S.44-57; Wall, F.:Betriebswirtschaftliches Risikomanagement, §3, Rn. 149-155.

[35] Vgl. Gleißner, W./ Füser, K.: Frühwarn- und Prognosesysteme, in: DB, Nr.19/2000,S. 932; Hahn, D.: Planungs- und Kontrollsysteme, 1996, S. 247.

[36] Gräfer, H. / Scheld, G.: Finanzierung, 1992, S. 4.

[37] Die Verpflichtung zur Insolvenzanmeldung gemäß §92 AktG bzw. §64 GmbHG. Das Vorhalten einer hohen Liquidität geht zulasten der Rentabilität, da das Kapital so nicht gewinnbringend eingesetzt wird. Vgl. Gräfer, H./Scheld, G.: Finanzierung, 1992, S. 14-15.

[38] Vgl. Hauschild, J./Rösler, J./Gemünden, H.G.: Der Cash Flow, in: DBW, Nr. 44/1984,S. 353-370; Busse von Colbe, W.: Shareholder Value, in: ZGR, Nr.4/1997, S. 290.

[39] Vgl. Horváth, P.: Controlling, 2001, S. 412-413.

[40] Vgl. Fußnote 20.

[41] Donaldson Brown war seiner Zeit Finanzvorstand der DuPont Company undveröffentlichte den RoI erstmals i.R. der Geschäftsberichterstattung 1912.

[42] Zum ZVEI-Schema siehe Anhang 3.

[43] Vgl. Gleißner, W./Füser, K.: Frühwarn- und Prognosesysteme, in: DB,Nr. 19/2000, S. 932.

[44] Wall, F.: Betriebswirtschaftliches Risikomanagement, 2001, § 3, Rn. 152.

[45] Vgl. Krystek, U./ Müller, M.: Frühaufklärungssysteme, 1999, S. 177.

[46] Vgl. Böhler, H.: Früherkennungssysteme, 1993, S. 1258 sowie Krystek, U./ Müller, M.: Frühaufklärungssysteme, 1999, S. 180.

[47] Vgl. Ansoff, I. H.: Managing Surprise and Discontinuity, in: zfbf, Nr. 9/1976, S. 132.

[48] Vgl. Ansoff, I. H.: Managing Surprise and Discontinuity, in: zfbf, Nr. 9/1976, S. 136-138.

[49] Vgl. Gleißner, W./Füser, K.: Frühwarn- und Prognosesysteme, in: DB, Nr.19/2000, S. 935.

[50] Vgl. Krystek, U. / Müller- Stewens, G.: Strategische Frühaufklärung, 1999, S. 501-502.

[51] Vgl. Gleißner, W./Füser, K.: Frühwarn- und Prognosesysteme, in: DB, Nr. 19/2000, S. 935 sowie Krystek, U./ Müller, M.: Frühaufklärungssysteme, 1999, S. 181 und Böhler, H.: Früherkennungssysteme, 1993, S. 1259.

[52] Kosiol, E.: Rechnungswesen, 1970, Spalte 85.

[53] Die Modelle im Vergleich bei Horváth, P.:Controlling, 2001, S. 403- 414, vgl. auch Wolf, K./ Runzheimer, B.: Risikomanagement und KonTraG, 2003, S. 42-57.

[54] Vgl. Horváth, P.: Controlling, 2001, S. 380- 422.

[55] Vgl. Gauselmeier,J.:/ Fink, A.: Führung im Wandel, 1999, S. 73f.

[56] Geschka, H./ Hammer, R. Szenario-Technik, 1990, S. 314.

[57] Vgl. Manz, K./ Dahmen, A.: Investition, 1993, S. 49.

[58] Vgl. Chambers, J. C./Mullik, S. K./Smith, D. P.: right forecasting, 1971, S. 47.

[59] Vgl. Horváth, P. Controlling, 2001, S. 410.

[60] Vgl. Kless, T.: Beherrschung, in: DStR, Nr. 3/1998, S. 95; Wolf, K./ Runzheimer, B.:Risikomanagement und KonTraG, 2003, S. 26, 41; Wall, F.: BetriebswirtschaftlichesRisikomanagement, 2001, § 3, Rn 124, 132.

[61] Vgl. Wöhe, G.: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 1993, S. 1055ff.

[62] Vgl. Hölscher, R.: Instrumente, 2000, S. 317.

[63] Vgl. Imboden, C.: Risikohandhabung, 1983, S. 23. Vgl. auch Füser, K./Gleißner, W./Meier, G.: Erfahrungen, in: DB, Nr. 15/2000, S. 754-755.

[64] Vgl. Rogler, S.: Risikomanagement im Industriebetrieb, 2002, S. 9.

[65] Eine genaue Abgrenzung gelingt in dem Abstraktionsgrad nicht.

[66] Vgl. Kremers, M.: Risikoübernahme, 2002, S. 47-55.

[67] Vgl. Wall, F.: Betriebswirtschaftliches Risikomanagement, 2001, § 3, Rn 124; Lück, W.: Umgang, in: DB, Nr. 39/1998, S. 1926-1927.

[68] Vgl. dazu 4.4.

[69] Im Extrem Katastrophen- und Bagatellrisiko. Vgl. Haller, M.: Sicherheit, 1975, S. 27-29.

[70] Vgl. Wöhe, G.: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 1993, S. 159-160.

[71] Vgl. Hoffmann, K.: Neue Wege der betrieblichen Risikopolitik, 1985, S. 64.

[72] Vgl. zur Diskussion Kremers, M.: Risikoübernahme, 2002, S.114-117.

[73] Vgl. Aertz, H./Steinrisser, F./Weiß, A.: Risk Management, 1986, S. 11.

[74] Vgl. Kaplan, S./Garrik,B. J.: Die quantitative Bestimmung von Risiko, 1993, S.97.

[75] Sie ist in Industrieunternehmen das am häufigsten angewandte Modell. Vgl. INW/PWC: Entwicklungstrends, 2000, S. 17-18; Hornung nimmt eine Erweiterung um den Renditeaspekt vor. Vgl. Hornung, K.: Die Entwicklung des Risikomanagement, 1998, S. 290-291.

[76] Vgl. Trunk, M.: Versorgungsunternehmen, 2002, S. 165-167.

[77] Vgl. Reichmann, T./Form, S.: BCR®-Management, in: Controlling, Nr. 4/2000, S.193.

[78] Haller, M.: Eckpunkte eines integrierten Konzepts, 1986, S. 30.

[79] Vgl. Hornung, K.: Die Entwicklung des Risikomanagement, 1998, S. 289-290.

[80] Das sind Zinsänderungs-, Aktien-, Währungs- und Rohstoffpreisrisiken.

[81] Dennis Weatherstone (Chairman von J.P. Morgan in den frühen 80er Jahren) verlangte täglich um 16:15 Uhr einen genauen Risikobericht mit einem Risikowert („4:15-report“).

[82] Dowd, K.: Beyond Value at risk, 1998, S. 39. Vgl. dazu Longerstaey, J.: Risk Measurement, 1996, S. 6.

[83] Vgl. Sheldon, G.: A Limit-Risk Capital Adequacy Rule, in: SZV, Nr. 4/ 1995, S. 773.

[84] Vgl. Anhang 4. Hier ist die Verteilung auf Vermögenswerte, in der Industrie auf Renditen, Cash Flow, etc. bezogen; f (µ) = Wert der Dichtefunktion der Variablen µ aus der NV.

[85] Vgl. Schierenbeck, H.: Bankmanagement, 2001, S. 3.

[86] Vgl. Wiedemann, A.: Die Risikotriade, S. 22; Jordan, J.V./Mackay, R. J.: AssessingValue at Risk, 1995, S. 5.

[87] In Anlehnung an die Literatur wird hier die Bezeichnung Kovarianzverfahren verwendet.

[88] Vgl. Bundesaufsichtsamt für das Kreditwesen: Stand der Entwicklung, S. 5-8; Eine Ursache für die weite Verbreitung liegt vermutlich darin, dass JP Morgan das Verfahren RsikMetricsTM seit 1994 kostenlos zur Verfügung stellt, erhältlich unter www.riskmetrics.com.

[89] Vgl. Zangari, P.: Statistics, 1999, S. 46.

[90] Relativierung; vgl. Backhaus, K., u.a.: Multivariate Analysemethoden, 2000, S. 264-265.

[91] Vgl. Hertz, D.B.: Risk Analysis, in: HBR, No 4/1964, S. 95-106.

[92] Vgl. Jorion, P.: Measuring the Risk, in: Financial Analysts Journal, No 6/1996, S. 54.

[93] Vgl. Meyer, C.: Value at Risk für Kreditinstitute, 1999, S. 22.

[94] Für eine reliable Normalverteilung sind mindestens 30 Werte notwendig.

[95] Um den Aktualitätsbezug zu erhöhen ist es möglich, kurzfristige Daten z.B. durch die gleitende Mittelwertbildung stärker zu gewichten. RiskMetricsTM verwendet die exponentiellen Glättung, vgl. Zangari, P.: Statistics, 1996, S. 77; andere Verfahren sind der einfache gleitende Durchschnitt, bedingte Volatilitätsschätzungen oder implizite Volatilitäten.

[96] Vgl. Anhang 3.

[97] Vgl. Jorion, P.: Measuring the Risk, in: Financial Analysts Journal, No 6/1996, S. 54.

[98] Vgl. Meyer, C.: Value at Risk für Kreditinstitute, 1999, S. 37. Vgl. Anhang 3.

[99] Das erfolgt durch Multiplikation des Wertpapierpreises mit den Stückzahlen im Depot.

[100] Vgl. Biermann, B.: Modernes Risikomanagement, 2002, S.124; Gleißner, W.: Mehr Wert, 2001, S. 135. zum Portfolioeffekt vgl. portfolio selection theory; Markowitz, H. M.: Portfolio Selection, 1952, S. 77 – 91; Markowitz, H. M.: Efficient Diversification, 1959.

[101] Vgl. zu den Anwendungsvoraussetzungen Bamberg, G./Baur, F.: Statistik, 2001, S. 31f.

[102] Vgl. Uhlir, H./Aussenegg, W.: Methodenüberblick, in: Zeitschrift für das gesamte Bank- und Börsenwesen, Nr. 11/1996, S. 134; Jorion, P.: Value at Risk, 1997, S. 149.

[103] Positive Korrelation bedeutet aber nicht gleichzeitig auch Abhängigkeit der Variablen. Die Korrelation kann auch zufällig bestehen, trotz Unabhängigkeit der Parameter.

[104] Vgl. Abbildung 13, Stufe 6. Vgl. Jorion, P.: Value at Risk, 1997, S. 149.

[105] Vgl. Jordan, J. V./ Mackay, R. J.: Assessing Value at Risk, 1995, S. 7.

[106] Vgl. Meyer, C.: Value at Risk für Kreditinstitute, 1999, S. 191.

[107] Vgl. Johanning, L.: Marktrisikosteuerung, 1998, S.34-35. Beträgt in einem Beispiel mit 250 Werten das Konfidenzniveau 95%, ergibt sich der VaR als der 12,5-schlechteste Wert. In diesem Fall müsste der genaue Wert interpoliert oder approximativ gerundet werden.

[108] Vgl. Hammersley, J.M./Handscomb,D.C.: Monte Carlo Methods, 1964, S. 6; Deutsch, H.: Monte-Carlo-Simulation, 2002, S. 375. Der Name “Monte Carlo“ im Zufallszahlen-Bezug.

[109] Vgl. Jendruschewitz, B.: Management von Marktrisiken, 1999, S. 106.

[110] Unter Zuhilfenahme von IT-Systemen. Vgl. Zangari, P.: Statistics, 1996, S. 155.

Details

Seiten
118
Erscheinungsform
Originalausgabe
Jahr
2003
ISBN (eBook)
9783832475017
ISBN (Buch)
9783838675015
Dateigröße
1.9 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v222765
Institution / Hochschule
Universität Paderborn – Wirtschaftswissenschaften
Note
1,3
Schlagworte
value risk risikocontrolling risikomessung früherkennung risikoportfolio

Autor

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Titel: Neuere Ansätze im Risikomanagement am Beispiel eines Industriebetriebes