Software für Risikoaggregation: Gängige Lösungen und Fal ... / 1 Was muss eine Software zur Risikoaggregation leisten?

Rationale ökonomische Entscheidungen sind abhängig von erwarteten Erträgen (Renditen) und Risiken. Für diese Entscheidungen maßgeblich ist dabei grundsätzlich der aggregierte Gesamtumfang an Risiken, der sich aus den Einzelrisiken – die zur Abweichungen der einzelnen Planpositionen führen können – und ihren Wechselwirkungen (stochastischen Abhängigkeiten) ergibt.

Hinweis

Gesamtrisikoposition muss bestimmt werden können

Bei der Verdichtung von Risiken werden als sehr vereinfachte Annäherung an eine Risikoaggregation häufig auch Risk Maps genutzt. Dieses Verfahren ermöglicht dabei keine tatsächliche Bestimmung einer Gesamtrisikoposition durch die Verbindung verschiedener Risiken, sondern lediglich das Verdichten von Risikoinformationen (bezüglich ähnlicher Risiken) über verschiedene Hierarchiestufen des Unternehmens.

Um eine ökonomisch sinnvolle Risikoaggregation durchzuführen, sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:

• Quantitative Erfassung der Risiken (Wahrscheinlichkeitsverteilungen): Um die Einzelrisiken eines Unternehmens zu aggregieren, müssen diese zunächst durch eine geeignete Wahrscheinlichkeitsverteilung beschrieben werden. Insbesondere wichtig ist, dass neben der Möglichkeit praxisrelevante Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erfassen, wie zumindest

  • Binomialverteilung/Szenarioverteilung,
  • Gleichverteilung,
  • Dreiecksverteilung,
  • Normalverteilung,

  auch Abhängigkeiten zwischen den Risiken berücksichtigt werden können. Nicht ausreichend ist eine Beschränkung auf lediglich Bernoulli-Verteilungen (Ja-Nein-Verteilungen), also die Beschreibung eines Risikos durch lediglich eine Eintrittswahrscheinlichkeit und eine deterministische Schadenshöhe.

• Erfassung der Unternehmensplanung und Berechnung von betriebswirtschaftlichen Kennzahlen: Das Risikomanagement will letztlich die Planungssicherheit und den Eigenkapitalbedarf eines Unternehmens konsistent zur tatsächlichen Planung aufzeigen. Bei der Risikoaggregation werden deshalb die Erkenntnisse der Risikoanalyse in den Kontext des Planungssystems (bspw. Erfolgsrechnung und Bilanz) integriert, um den Kontext zur Unternehmensplanung herzustellen. In einem ersten Schritt denkbar ist zwar auch eine Simulation der Risiken ohne direkten Planungsbezug, allerdings werden dabei in der Praxis oft die Abhängigkeiten zwischen Risiken nur ungenügend berücksichtigt.
• Verknüpfung der Unternehmensplanung mit den Risiken: Die Risiken werden denjenigen Positionen der Unternehmensplanung zugeordnet, bei denen diese Risiken zu Planabweichungen führen können (s. Abb. 1).
• Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation, also die (wiederholte) Erzeugung von Zufallszahlen gemäß Risikoquantifizierung, Berechnung von definierten Zielgrößen in jedem Simulationsschritt.

Abb. 1: Integration der Risiken in die Unternehmensplanung^[1]

• Möglichkeit der statistischen Analyse bzw. Auswertungsmöglichkeit der simulierten Szenarien: Mindestens die praxisrelevanten statistischen Größen müssen berechnet werden, wie

  • Mittelwert,
  • Standardabweichung und
  • Quantile.

Keine Muss-Anforderung, jedoch sehr hilfreich sind grafische Darstellung der Ergebnisse (z. B. Histogramm-Grafiken, grafische Darstellung von Verteilungs- und Dichtefunktion) sowie die Ableitung weiterer Risikomaße wie eine Ausfallwahrscheinlichkeit. Dienlich können auch Sensitivitätsanalysen sein.

Nachfolgend wird zunächst kurz aufgezeigt, dass es in der Praxis zwei Alternativen zur IT-technischen Umsetzung einer Risikoaggregation gibt: entweder mit Excel in Verbindung mit einem Add-In, das die Technik der Monte-Carlo-Simulation bereitstellt, oder über Spezialsoftwarelösungen. Gängige Excel-Add-Ins werden hierbei kurz vorgestellt. Im dritten Abschnitt wird anschließend ein Praxisbeispiel für eine Monte-Carlo-Simulation vorgestellt und im darauffolgenden Kapitel die IT-technische Umsetzung mit einer Spezial-Software, dem Strategie Navigator skizziert. Abschließend werden in einer Zusammenfassung die wesentlichen Vor- und Nachteile der beiden Alternativen dargestellt.

[1] In Anlehnung an Gleißner, 2017, S. 256.