Risikomanagement - DASDASD PDF

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Wesentliche Ziele der LV – Risikomanagement: -Bedeutung von „Risiko“ für betriebliche Entscheidungen verstehen -Stufen des Risikomanagementprozesses und Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Prozessstufen kennen und beurteilen können -Methoden zur Identifikation, Bewertung und Steuerung kennen, anwenden und ihre Grenzen beurteilen können Was ist Risikomanagement? -Risikomanagement = Identifikation, Messung und Steuerung von Risiken unternehmensweit -Risiko = Möglichkeit der negativen (Risiko i.e.S.) bzw. positiven oder negativen (Risiko i.w.S.) Abweichung von einem Unternehmensziel oder erwarteten/geplanten Wert Beispiel Risikobegriff BASF

Risiken in der mitte: wir reden hierbei von Risiko im engeren Sinne Eine Chance nicht zu nutzen ist auch ein Risiko.

Risiko vs. Verlust -Risiko = Abweichung von geplantem Ergebnis -Verlust = negativer Erfolg -Beispiel: Eintritt von Risiko führt zu Jahresgewinn von 50 (statt Plan: 200) Bei 10 % Verlust ist das Risiko 210 % - dies könnte zur Prüfung kommen. Gründe für Risikomanagement -Produktlebenszyklen: werden immer kürzer – dies ist natürlich auch gefährlich für Unternehmer, da das Unternehmen dadurch empfindlicher wird. -Systemlösungen: Rundum Betreuung – es reicht nicht nur das Produkt. Kunden wollen Serviceverträge usw. Wir verstehen hierbei Nebenleistungen. -Klimawandel: Tourismus -Katastrophen: Lawinen – dann muss man sich auf vermehrt mit Risiko beschäftigen -Globalisierung: Die Konkurrenz ist nicht nur im Dorf – auch im Internet (Amazon) -Technischer Fortschritt/Komplexität Ziel der RM -Sicherung des Unternehmensfortbestands (Insolvenzvermeidung als Metaziel) -Sicherung der Unternehmensziele -Erhöhung der Plan- und Steuerbarkeit des Unternehmens -Optimierung des Chancen-Risiko-Profils -Eröffnen von Handlungsspielräumen -Senkung der Kapitalkosten

Ziele des RM in der Praxis

Wann ist ein Unternehmen insolvent? -Zahlungsunfähigkeit: Cash < fällige Schulden (Nicht bloß vorübergehende Unfähigkeit, fällige Schulden zu bezahlen, ZU setzt nicht voraus, dass Gläubiger bereits Schulden eintreiben) -Überschuldung: Vermögen Kosten (Kritik: steht erst nach Bewertung fest; Risikointerdependenzen) -Akzeptanz: durch Mitarbeiter (Schaffung einer Risikokultur im Rahmen des strat. RM)

Grundsätze der R. Identifikation -Methodenfreiheit („Anything goes“): Es gibt grundsätzlich kein „richtig“ oder „falsch“ bei der Risikoerhebung, solange das Ergebnis stimmt! -Individualität: Auswahl der Erhebungsinstrumente sowie R.-Klassifikation individuell an Unternehmen angepasst (Größe, Branche, Struktur etc.) Instrumente der R.-Identifikation Mögliche Vorgehensweise erstmalige R.-Identifikation

Beispiele Risikofelder und Risikokategorie S. 35 & 36 & 37 & 38 Risikoinventare -Ergebnis der Risikoerhebung(R.-Inventur) -R.-Inventar enthält vielfach schon erste Bewertungen (kritisch zu hinterfragen -> voreilige Schlüsse?) -Festlegung von Verantwortlichkeiten! Zumindest jährliche R.-Erhebung zur Aktualisierung des R.-Inventars (Grundsatz der Aktualität)

Probleme der R. – Identifikation -Abhängigkeit von Fach-und Methodenkompetenz der einbezogenen Mitarbeiter -Problem der Erkennung ressortübergreifender Risiken durch Ressort- und Abteilungsdenken -Problem der Erkennung neuartiger Risiken (Virenscanner-Modell – alles was unbekannt ist, kommt uns auch weniger in den Sinn. Bsp.: Terrorgefahr – man ist überrascht über solche Vorfälle, weil man sie nicht kennt.) -Suche beeinflusst durch persönliche Erfahrungen (zB Verzerrung in Richtung aktuell Ergebnisse Risikobewertung -Bestimmung von Höhe und Struktur der identifizierten Risiken als Grundlage für die nachfolgende Risikosteuerung -Unterscheidung von Bewertung Einzelrisiko und Gesamtrisiko (Ermittlung durch Risikoaggregation

Risikoklassifikationen (primär: um Risiko bewusst zu machen) -Einschätzung von Risiken mittels Relevanzklassen -Vorauswahl für vertiefende quantitative Analyse (Gefahr voreiliger Schlüsse!) -Hilfsmittel zur R-Kommunikaton Quantitativen zahlenmäßig festhalten wie hoch das Risiko ist. Bsp. Risikoklassifikation: -Hilfsmittel zur R.-Kommunikation Quantitativen zahlenmäßig festhalten wie hoch das Risiko ist. Beispiel Risikoklassifikation Beispiel Risikoklassifikation (komprimiert) -Risikokatalog wird strukturiert nach Relevanz. Wie stark kann das Risiko auf mein Unternehmen einwirken? - einzelne Risiken werden in Relevanzgruppen zugeordnet Scoring Modell (ideal für Image Risiko)

-Verfahren zur Bewertung schwer quantifizierbarer Risiken -Einsatz insbes. auch zum Vergleich von Risiken -Anwendung außerhalb des RM insbes. auch zum Alternativen vergleich (Nutzwertanalyse) die nächsten 3 Folien betreffen denselben Sachverhalt Bsp. Scoring (Risiko-Punkte-Tafel) 1.Schritt: Tafel/Notenschlüsse 6= Risiko ist oft aufgetreten (kritisch) 1=fast unmögliches Risiko (unbedeutend) Risk-Map -„Risikolandkarte“ zur Visualisierung der Risikosituation des Unternehmens (R.-Kommunikation) -Qualitative oder quantitative Dimensionen -Chancen-Risiko-Matrix (zB Investitionsalternativen) Bsp. (qualitativ)

Die schwarzen Punkte sind Einzelrisiken. Fremdwährungsrisiko wäre ganz rechts oben der schwarze Punkt. Man ordnet also die einzelnen Risiken auf der Landkarte zu, um ein Gefühl zu bekommen, wo sind Risiken und welche sind sehr bedeutsam und welche weniger bedeutsam. Die Risikoschwelle teilt die Landkarte in zwei Teile. Alles war rechts von der Quelle ist läuten die Alarm Glocken – alles links nimmt an quasi einfach an. Man kann dies auch weniger schwammig machen und wie u.a. die Grafik quantitativ zeigt, machen. Beispiel (quantitative)Probleme von Risk Maps -Nur bestimmte Risiken sinnvolldarstellbar(„Ja/Nein“- Risiken) -Gefahr falscher Schlussfolgerungen Falsche Akzeptanzlinie Interpretation als Handlungsbedarf Fehlende Berücksichtigung von „Heilungschancen“ Folge- und Wechselwirkungen berücksichtigt? (Bsp. EDV-Risiko Coca Cola oder Banken) 1 Mio. Schaden x 0,01 = 10.000 x 1? Maximalverlust -größtmöglicher Schaden/Verlust (WorstCase) ‚ -Keine qualitative Risikobeurteilung(Eintrittswahr- scheinlichkeiten etc.) -Funktion als Kontrollgröße Erwartet Verluste -gewichtetes arithmetisches Mittel der möglichen Schäden bzw. Verluste -Berücksichtigung von Eintrittswahrscheinlichkeiten (nur!) der möglichen Schadens- bzw. Verlusthöhen - Keine Berücksichtigung von Chancen/positiven Werte Spannweite

-Differenzzwischenbest-unds chlechtest möglichem Wert -Keine Berücksichtigung von Eintrittswahrscheinlich-keiten -Motiv: Planungssicherheit

Exkurs: Wichtige statische Parameter -Lageparameter: arithmetische Mittel Median Modus -Streuungsparameter mittlere absolute Abweichung Varianz Standartabweichung Median vs. Arithmetisches Mittel - Ermittlung Standardabweichung -Berechnung des Durchschnitts (arithmet. Mittel) -Berechnung der Varianz -Berechnung der Standardabweichung (=Wurzel aus Varian) Volatilität = Messgröße für die durchschnittliche Schwankung von Renditen in Prozent um den Mittelwert (Erwartungswert) -Entspricht inhaltlich der Standardabweichung -Zweiseitiges Risikomaß (nach oben und nach unten) Berechnung Volatilität -Berechnung der Renditen -Berechnung des Mittelwerts der Renditen -Berechnung der Varianz der Renditen -Berechnung der Standardabweichung = Volatilität -Ev. Umrechnung der Zeitspanne mittels √t-Regel Volatilität als Risikomaß -Schwankung ist nicht ident mit Verlust -Fehlende Berücksichtigung von Ertragchancen und Anlagehorizont -Verbesserung: Berechnung der Rendite pro Risiko- einheit (Sharpe-Ratio) Merke dir: Schwankung ist nicht ident mit Verlust!

Sensitivität =Messgröße für Empfindlichkeit einer Zielgröße (zB Gewinn) für Veränderung einer/mehrerer Einflussgrößen (zB Absatzmenge) -Allgemeine Frage: Was ändert sich, wenn sich die Annahmen ändern? -Anwendung insbes. Beim Zinsänderungsrisiko(Duration) Zeitliche Umrechnung -Rendite: lineare Umrechnung proportional zur Zeitspanne (Faktor t) -Volatilität: Umrechnung mit Faktor √t (Zeit) -Bei geringen Unterschieden zwischen diskreterund stetiger Rendite kann obige Umrechnung bei -beiden Renditevarianten verwendet werden. Hintergrund Value-at-Risk (VaR) -Dennis Weatherstone (J.P. Morgan) 4.15-Report: “How much can we lose on our trading portfolio by tomorrow's close?" Value-at-Risk (VaR) VaR = -maximaler Verlustbetrag in Geld, der -innerhalb einer bestimmten Periode (Haltedauer) -mit Wahrscheinlichkeit 1-α (Konfidenzniveau) nicht überschritten wird. VAR - Grundschritte - Aufstellen einer Verteilung - Ablesen eines Zahlenwerts (Quantil)

Typische Fragen des VaR -Wie hoch ist der Betrag, den ich mit 99% Wahrscheinlichkeit im kommenden Monat höchstens verlieren kann? -Wie hoch ist der Mindestumsatz, den ich mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% im kommenden Jahr erwarten darf? -Wie viel darf ich höchstens investieren, wenn ich in der Folgewoche mit Wahrscheinlichkeit von 99% nicht mehr als 10.000 EUR verlieren will? -Wie hoch ist ein Jahrhundertschaden? Was VaR nicht beantworten kann! -Wie hoch ist im kommenden Monat mein maximaler Verlust? -Welches Ergebnis darf ich mit meiner Investition im kommenden Jahr erwarten? (Erwartungswert) -Welches Ergebnis kann ich mit einer Wahrscheinlichkeit von 80% in der kommenden Woche erwarten? (bei VaR zu 95%) -Welchen Verlust muss ich im Durchschnitt erwarten, wenn der VaR überschritten wird? VaR – Historische Simulation -Ableitung des VaR aus historischen Echtdaten -Keine Verteilungsannahme notwendig -Hohe Anforderungen an Datenhaushalt -Problem des „richtigen“Zeitfensters(Bsp.VW-Aktie) Historische Simulation - Vorgehensweise - Erhebung von n historischen Werten -Ableitung von n-1 Wertaänderungen -Ordnen der Wertänderungen nach Höhe - Ermittlung des gewünschten Quantils durch „Abzählen“ -Ableitung VaR Wiederholdungfragen zum Termin 20.04 1. Die Spannweite kann nicht negativ sein und berücksichtigt Eintrittswahrscheindlichkeiten. Richtig/falsch.A: Bei der Spannweite geht es nicht um Eintrittswahrscheindlichkeiten, sondern rein um den Abstand vom Maximum und Minimum. 2. A: Betriebsbesichtigung und betriebsinterne Unfallstatistiken 3. Die Volatilität ist insbesondere dann ein sinnvolles Risikomaß, wenn man die Ertragschancen berücksichtig.“ Richtig/falsch: A: richtig, weil wenn man zwei Investition hat und sich auf die V. stützt, dann wird man sich zur gänze auf jenes stützen, was man verdient hat und sicher hat. 4. Wer kann ein Insolvenzverfahren (Konkurs- oder Sanierungsverfahren) beantragen?

A: Konkurs – Gläubiger und Schuldner. Sanierungsverfahren – Schuldner. 5. Der Name „Historische Simulation“ leitet sich aus dem Umstand ab, dass in der Vergangeheit (Historie) tatsächlich aufgetreten Wertänderung als Schätzwerte für mögliche zukünftige Wertänderung herangezogen werden“ richig/falsch A: Richtig – leitet sich aus historischer Echtheit ab 6. Die Differenzenmethode unterstellt, dass eine Wertänderung von 10 auf 9 gleich wahrscheinlich ist wie eine Wertänderung von 20 auf 19 und ist insbesondere beim Risikovergleich problematisch.“ richtig/falsch A: richtig – da es nach der Differenzenmethode gleichwertig behandelt wird, da man nur die absolute Werte betrachtet Die prozentuale Messung ist von Vorteil. Aktien sind immer in Verlust in Prozent angezeigt. Prüfungsfrage: Ist der Value of Risk höher wie 99 % den der von 95 %?Welcher ist höher/besser -> Aufgabe Historische Simulation Amazon Warum geht man immer von 99 % aus und nicht von 100% - die Denkeweise ist die – wieviel kann ich verlieren, wenn der Markt nicht komplett zusammenbricht . Mit einer Wahrscheinlichkeit wird diese

Aktie mit 99 % nicht mehr als 48,08 verlieren.

Aktie A

Aktie B

Kurs

10 um es verlgeichbar machen, müsste ich zwei Stück daraus machen – dann wäre unten 2

20

VOR 99&

1

1

Analytische Methode – Annahmen

-Annahme1:Normalverteilung der Risikofaktoren -Annahme 2: Entwicklung in Vergangenheit repräsentativ für die Zukunft (Ableitung der Parameter Erwartungswert μ und Standardabweichung σ idR aus historischen Daten)

1 Standardabweichung 68,27 % 2 Standartabweichungen 95,45 % 3 Standartabweichungen 99,73 % Anzahl der Standartbweichung – richtet sich nach dem was wir haben wollen – oben wars 97,5 siehe Mitschrift von Hand Fragen/Probleme der VaR-Berechnung -Wahl des „richtigen“ Beobachtungszeitraums: Gewichtung historischer Daten? -Berücksichtigung des Erwartungswerts der Rendite?

VaR – Monte Carlo Simulation -Modellierung der Unsicherheit durch Generierung von Zufallszahlen statt Verwendung historischer Daten -Inputfaktoren: Indirekt doch wieder historische Daten? -Beliebige Verteilungsannahmen möglich (zB Dreiecksverteilung, Gleichverteilung, Normalverteilung) -Hohes Modellrisiko VaR - Szenarioanalyse -Vereinfachte Monte-Carlo-Simulation -VaR=jener Wert verlust,der dem α Prozent schlechtesten Szenario entspricht -Einfache Durchführung, hohes Modellrisik Backtesting -Überprüfung der statistischen Genauigkeit von VaR-Vorhersagen anhand realer Wertaänderungen

-Frage: Was taugt unser VaR-Modell in der Praxis? -Vergleich VaR vs. aktuelle Renditen; VaR zu oft überschrittenUrsachensuche bzw. Prüfen des Modells -Backtesting-Verfahren: zahlreiche Arten und Varianten Beispiel Backtesting -VaR 1 Tag zu 99%, Backtest mit N=250 Beobachtungen -VaR-Überschreitung tritt ein oder nicht („Stricherlliste“) -Ereignis „VaR-Überschreitung tritt ein“ ist binomialverteilt mit B(250; 0,01): „Ziehen mit Zurücklegen“ (Urnenmodell) -E(X) = 250 x 0,01 = 2,5: Wir erwarten im Schnitt 2,5 Ü -Frage: Welche Anzahl an Überschreitungen (Ü) ist für uns akzeptabel, ohne an unserer VaR-Ermittlung zu zweifeln? Kritik am VaR und mögliche Abhilfe Kritik: -Normalverteilungsannahme trifft nicht zu (v.a. Fat Tails) -Schluss von Vergangenheit in die Zukunft -VaR sieht genau bei kritischen Fällen weg („Schwarze Schwäne“ bzw. Tail Loss) Abhilfe : -Historische Simulation oder mathematisch-statistische Mittel (zB Cornish-Fisher-Erweiterung) -Alternative: gar keine Bewertung? -Ergänzung durch Expected Shortfall, Maximalverlust etc. Fette Randbereiche

Wenn der Verlust den tatsächliche VaR überschreitet, muss ich in der Höhe de ES rechnen. 95% der Fälle werden die 100 Euro nicht überschreiten. Expected Shortfall (ES) = Erwarteter Verlust der a % schlechtesten Fälle -Bsp.: VaR zu 95 % -> a = 5 % -Alternativbezeichnungen: Expected Tail Loss (ETL), Mean Excess Loss (MEL),.. -Achtung ! In Literatur werden die Begriffe ES, ETL, MEL etc. teilweise unterschiedlich verwendet! Arith. Mittel aus den 10 Ergebnissen ausrechen.

Probleme der Risikobewertung -IdR zwangsläufig Kombination von Bewertungsinstrumenten -Schluss von Vergangenheit in die Zukunft (Risikobewertung durch den „Rückspiegel“) -Random Walk-Hypothese: Widerspruch zu Ableitung aus historischen Werten? -Risikointerdependenzen schwer schätzbar -Modellrisiken -Survival Bias -Schwarze Schwäne Risikoaggregation =Ermittlung des Gesamtrisikos des Unternehmens -sowie der relativen Bedeutung von Einzelrisiken -Risikoaggregation (gemeinsam mit Betrachtung der Einzelrisiken) als Grundlage für Risikosteuerung bzw. Handlungsbedarf Risikoaggregation: Ideal und Realität Idealbild: -Addition von vollständig er- fassten und korrekt bewerteten Einzelrisiken mit -Berücksichtigung vollständig aufgedeckter Zusammenhänge zwischen den Einzelrisiken sowie ihrer gemeinsamen Wirkung auf die Unternehmensziele Realität: -Risiken fast nie vollständig erfasst sowie mit Bewertungsunschärfen (Modellannahmen, Parameter etc.) behaftet -Wirkungszusammenhänge nur schwer fassbar sowie Problem der Kosten-Nutzen-Relation und Methodenkompetenz Risikoaggregation – Praktikermethoden -Risk Map oder Klassifikation -Addition Maximalschäden -Addition Schadenerwartungswerte (Schaden x EW) Risikosteuerung = (Mögliche) Senkung des Gesamtrisikos des Unternehmens mit den Einflussfaktoren – Risikoneigung – Kosten-Nutzen-Profil der einzelnen Steuerungsmaßnahme – Risiko-Chancen-Verhältnis – Risikotragfähigkeit(vorhandenes Deckungspotenzial) - Risikosteuerung ist nicht Risikominimierung um jeden Preis, sondern Risikooptimierung! Aktive Steuerung – man versucht Schaden zu vermeiden. Eigene Wohnung und Angst vor Einbrüchen, dann „bau ich“ mir was ein, damit das nicht passiert. Passive Steuerung: Risiko lässt man unverändert. Man schaut, dass Finanzielle Auswirkungen sich verändern. Bsp.: Mir ist egal, wenn „wer einsteigt in’s Haus,“ weil ich bin ja versichert und es wird von der Versicherung sowieso bezahlt, weil ich gut versichert bin. Es gibt also diese zwei Gruppen.

Es soll nicht zum Schade kommen – wir vermeiden grundsätzlich das Risiko. Die Vermeidung ist zuständig das Risiko zu eliminieren. R.-Vermeidung -=vollständige Beseitigung des Risikos durch Verzicht -Nachteil: zugleichVerzicht auf Chancen! (zB Verzicht auf bestimmte Investition) -In manchen Fällen: Risikovermeidung ohne Chancen- verzicht durch Vorziehen geplanter Maßnahmen etc. (zB Investitionen)

R.-Verminderung -=Verringerung von Schadenshöhe und/oder Eintrittswahrscheindlichkeit -Maßnahmen auf allen Ebenen (organisatorisch, Schulung, technisch etc.)

Diversifikation (Risikostreuung) -Echte Diversifikation: Gesamtrisiko wird kleiner, Risikostreuung durch Nutzung kompensatorischer Effekte – Investition in nicht vollständig positiv korrelierte Aktien – Verschiedene Geschäftsbereiche (Bsp. Daimler)

-Unechte Diversifikation: Gesamtrisiko bleibt gleich(?), Aufteilung eines großen Risikos in mehrere kleinere – Mehrere Produktionsstandorte – Schlüsselpersonal reist getrennt (Vorstand entsteht aus 4 Personen, die reisen alle mit einem anderen Flugzeug an, damit wenn was passiert, nicht alle „weg“ sind) -Mehrere dezentrale Server für EDV-Bestand Wann ist ein Portfolio „effizient“? Es gibt kein anderes Portfolio, das -bei zumindest gleich hoher Renditeerwartung ein geringeres Risiko bzw. -bei höchstens gleich hohem Risiko eine höhere Renditeerwartung hat

Korrelation (eine reine Korrelation besagt garnichts) -Korrelationskoeffizient = statistisches Maß für die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Größen (hier: Renditen) -Nur Werte zwischen +1 und -1 – +1: perfekt positiver linearer Zusammenhang -1: perfekt negativer linearer Zusammenhang -Korrelation bedeutet nicht Kausalität!

Limitierung = Risikobegrenzung durch Begrenzung der Geschäftstätigkeit („kleine Risikovermeidung“) Finanzrisiken: – Nominallimits (Volumenlimits) -> oder Stk. Limit – Stop-Loss-Limits -> Amazone, wenn der Kurs unter 1000 Euro fällt, verkauf ich um jedes Risiko zu vermeiden. – Szenario Limits etc. -> wenn ein bestimmtes Szenario eintrifft, setzt man Handlung X (verkauft man oder kauft man) Geschäftsrisiken: – Nominallimits (wie viel Geld widme ich einer bestimmten Aktivität etc.) – Risikolimits/Begrenzung (zB. auf Basis VaR, CFaR) VaR darf 1000 Euro bei Konvidenz bei 95 % und Periode 1 Tag nicht überschreiten und sobald das Limit unterschritten wird, muss man handeln. Tragung: nehme Risiko bewusst in Kauf Überwälzung: dritter muss Risiko tragen (Versicherung, Verträge, Termingeschäfte) Passive Risiko Steuerung/Überwälzung durch Verträge: Kellnerin ist auf Abruf bereit zu arbeiten für mich

Versicherungen (Auswahl) -Sachversicherungen: Schäden an Betriebsvermögen -Haftpflichtversicherungen: Personen-und Sachschäden, die vom Unternehmen zu tragen sind -Transportversicherung -Technische Versicherungen -Rechtsschutzversicherung Bsp. 17 ist nicht Prüfungsrelevant Verträge und Vertragsgestaltung (Auswahl) Kunden: -Gleitklauseln (Miete – anpassung an Inflation) -Vertragswährung (Handel zwischen mir Ö und CH: ich nehme jene Währung die für mich besser ist, sollte eine Kursschwankung stattfinden – d.h. Vertragswährung Euro nehmen). Mitarbeiter: – Flexible Arbeitszeit – Variable Gehaltsbestandteile Lieferanten: – Rücknahmeverpflichtungen (bezug auf Fallstudie: am letzten Tag verkauf ich nichts, dann ist so eine Rücknahmeverpflichtung da, um mein Eis wieder retour zu nehmen. Modebranche das selbe – das Risiko geht auf den Lieferanten über) – Fixpreise (zB Bauprojekte) – Outsourcing (Zuordnung unklar) – Vertragswährung (Bsp. Airbus) Sonstige: Bür...