Hier setzt die Monte-Carlo-Simulation an. Ein Zufallsgenerator erzeugt für diese Parameter gemäß der hinterlegten Verteilungsfunktion entsprechende Ausprägungen in hoher Anzahl (i. d. R. zwischen 5.000 und 100.000 Ausprägungen). Jede erzeugte Version ist ein theoretisch mögliches Szenario und wird bis zur Zielgröße durchkalkuliert. Binäre Risiken treten entsprechend ihrer Häufigkeit auf. Ein Beispiel: Ist die Wahrscheinlichkeit des Eintritts eines Risikoereignisses 3 %, tritt das Ereignis in 3.000 von 100.000 Szenarien auf.
Abhängigkeiten sollten bei der Simulation nicht vernachlässigt werden. Ergo sollten korrelierte Zufallszahlen erzeugt werden. Hierzu gibt es spezifische Verfahren wie beispielsweise die Iman-Conover-Methode. Ohne auf Details einzugehen, wird im Folgenden noch gezeigt, wie diese Funktion genutzt werden kann.
Die Verteilung der Ergebnisgröße wird anschließend durch die Kalkulation der Modellabhängigkeiten für alle Szenarien berechnet. Der Ergebnisverlauf über alle Szenarien entspricht in der Regel keiner Standardverteilung, so dass die Häufigkeiten als Funktionsapproximation gezählt werden. Über Klassenbildung (das Unterteilen der Bandbreiten in gleich breite Intervalle) wird die Verteilungsfunktion durch Zählen des Auftretens erzeugt. Ein Histogramm der Häufigkeiten zeigt die Struktur der Verteilung (Abb. 1).
Abb. 1: Histogramm der Ergebnisse
Über diese Verteilungsfunktion kann der Value@Risk abgeleitet werden. Das linke 5 %-Quantil gibt beispielsweise an, dass 5 % der Simulationsszenarien unterhalb dieses Value@Risk-Wertes liegt. Dies ist also die Schadenshöhe, die mit dieser Wahrscheinlichkeit nicht unterschritten wird. Die vertikale Linie in Abb. 1 stellt den Value@Risk dar.
Schließlich ist es sinnvoll, diesen Wert mit dem Deckungskapital (in der Regel das Eigenkapital) abzugleichen. Überschreitet der Value@Risk das Eigenkapital, besteht eine Bestandsgefährdung, die größer ist als das akzeptierte Risiko. Je nach Risikoappetit sind Maßnahmen zu entwickeln.
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