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3.2 Risikobeurteilung in:

Marc Diederichs

Risikomanagement und Risikocontrolling, page 107 - 143

3. Edition 2012, ISBN print: 978-3-8006-4222-9, ISBN online: 978-3-8006-4223-6, https://doi.org/10.15358/9783800642236_107

Series: Finance Competence

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3.2 Risikobeurteilung 87 Abschließend sei noch einmal erwähnt, dass es bei den Postulaten der Risikoidentifikation zu diversen Zielkonflikten kommt und es nicht möglich ist, in der Unternehmenspraxis allen gleichermaßen gerecht zu werden. Zudem ist es schwierig, die Postulate für sich betrachtet, umfassend zu erfüllen. Als Beispiel sei hier erwähnt, das die regelmäßige Erkennung und Erfassung von Risiken einschließlich der relevanten Risikoinformationen, wie zum Beispiel Verantwortlichkeiten, betroffene betriebliche Prozesse etc., einige Zeit in Anspruch nimmt. Das Management wird aber in den meisten Fällen eine sofortige und umfassende Berichterstattung über die wesentlichen Risiken einfordern. In der Unternehmenspraxis können deshalb die Postulate nicht immer strikt eingehalten werden. So ist nach einer Kompromisslösung zu suchen und ein individuelles Optimum anzustreben. Dabei muss allerdings stets beachtet werden, dass nicht identifizierten Risiken auch keine Gegensteuerungsmaßnahmen gegenübergestellt werden können. 3.2 Risikobeurteilung 3.2.1 Ziele und Aufgaben der Risikobeurteilung Nach der Erkennung und Dokumentation sind die internen und externen Risiken zu beurteilen.168 Es ist zu untersuchen, wie sie sich auf Strategien, Ziele sowie relevante Kennzahlen und Steuerungsgrößen auswirken können. Dabei umschließt die Risikobeurteilung nicht nur die Analyse, sondern auch die Bewertung und Klassifizierung der identifizierten Risiken. Zudem ist zu berücksichtigen, ob zwischen den identifizierten Risiken Wechselwirkungen bestehen und ob diese kumulative Effekte hervorrufen können.169 So kann das zeitgleiche Auftreten von Einzelrisiken, die isoliert betrachtet nur ein unerhebliches Schadensausmaß aufweisen, ein insgesamt signifikantes Risiko nach sich ziehen. Da Risiken von einer Vielzahl von Faktoren bestimmt werden und damit einer Dynamik unterliegen, ist die Risikobeurteilung in regelmäßigen Abständen zu wiederholen. Die Aktualisierung ist wichtig, da eine optimale Risikosteuerung auf den Ergebnisse der Risikobeurteilung basiert und nur gewährleistet werden kann, wenn belastbare Risikoeinschätzungen vorliegen.170Wird ein Risiko beispielsweise zu niedrig eingeschätzt, wird ein Unternehmen in der Regel keine entsprechenden Gegenmaßnahmen einleiten. Im Falle eines Risikoeintritts fehlen dann adäquate Steuerungsinstrumente, was durch die damit einhergehenden Kosten zu einer Beeinträchtigung des Unternehmensgewinns führt, die im Vorhinein hätte vermieden werden können. Damit kann das Wissen über die Auswirkung der Risiken auf finanzielle Kenngrößen, das unternehmerische Zielsystem oder die Reputation des Unternehmens dem Unternehmen − einen entsprechenden Umgang mit den Risiken vorausgesetzt − einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. 168 Vgl. hierzu und ff. Braun (1984), S. 229 ff.; Fasse (1995), S. 205; Pollanz (1999a), S. 396. 169 Vgl. Fiege (2006), S. 160 f. 170 Vgl. Franke (1997), S. 178; KPMG (1998), S. 21; Holst/Holtkamp (2000), S. 816. 3. Prozessschritte des Risikomanagements88 3.2.2 Instrumente der Risikobeurteilung Um einen möglichst detaillierten Überblick über die Tragweite zu erhalten, sind die identifizierten Risiken mit leistungsfähigen Instrumenten und Verfahren zu beurteilen. Hierbei kann die Risikobeurteilung auf unterschiedlichen Aggregationsebenen durchgeführt werden. So können sowohl Einzelrisiken und Risikoklassen als auch die gesamte unternehmerische Risikosituation analysiert werden (vgl. Abb. 3-27). Interne Risiken Risiko 1 Risiko 2 Risiko n Externe Risiken Risiko a Risiko b Risiko n Hauptfunktion 1 ! ! ! Hauptfunktion 2 ! ! ! Hauptfunktion 3 ! ! ! ! Hauptfunktion 4 ! ! Hauptfunktion n ! ! ! Gesamtrisikoposition Hauptfunktion 1 Gesamtrisikoposition Hauptfunktion 2 Gesamtrisikoposition Hauptfunktion 3 Gesamtrisikoposition Hauptfunktion 4 Gesamtrisikoposition Hauptfunktion n Gesamtposition Risiko 1 Gesamtposition Risiko 2 Gesamtposition Risiko n Gesamtposition Risiko a Gesamtposition Risiko b Gesamtposition Risiko n Gesamtrisikoposition desUnternehmens Abb. 3-27: Aggregationsebenen der Risikobeurteilung171 Einzelrisiken lassen sich zum Beispiel anhand von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß beurteilen und in einem Risikoportfolio darstellen. Durch Multiplikation der beiden Parameter lässt sich der Schadenerwartungswert errechnen. Ordnet man den Einzelrisiken Eintrittshäufigkeiten und potentielle Schadenshöhen zu, lässt sich − nach Normierung aller Schäden auf einen festgelegten Zeitraum − ein annualisierter Gesamterwartungswert des Schadens bei Eintritt kalkulieren. Scoring-Modelle stellen ein flexibles und leicht zu handhabendes Instrument dar, das in zahlreichen Bereichen eingesetzt werden und Risiken auf unterschiedlichen Aggregationsebenen beurteilen kann. Zur Beurteilung der Vermögens-, Finanz- und Ertragslage von Unternehmen oder Unternehmensteilen können Kennzahlenanalysen durchgeführt werden. So lassen sich zum Beispiel anhand von Quartals- oder Jahresabschlussdaten die Bestandsfestigkeit und Bonität beurteilen. Das Value-at-Risk-Konzept bietet die Möglichkeit, das Gesamtrisiko eines Unternehmens oder Portfolios in einer Zahl anzuzeigen. Da das Verfahren eher auf bankenspezifische Risiken abstellt, findet sich mit dem Cash-Flow-at-Risk ein alternativer Ansatz für Industrieund Handelsunternehmen. 171 Angelehnt an Schierenbeck (1997), S. 9. 3.2 Risikobeurteilung 89 In den folgenden Ausführungen werden die skizzierten Instrumente und Verfahren näher erläutert. Da sie unterschiedliche Schwerpunkte setzen, sind sie in der Unternehmenspraxis entsprechend ihrer spezifischen Stärken und Schwächen anzuwenden. 3.2.2.1 Beurteilung von Risiken mit Hilfe von Eintrittswahrscheinlichkeit, Schadensausmaß und Erwartungswerten 3.2.2.1.1 Risikoeintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß Einzelrisiken lassen sich mit Hilfe von Eintrittswahrscheinlichkeit und potentiellem Schadensausmaß beurteilen.172 Die integrative Betrachtung dieser Parameter liefert Erkenntnisse über den Grad der Bedrohung, der von dem jeweiligen Risiko ausstrahlt.173 Um eine Vergleichbarkeit der zu bewertenden Risiken zu gewährleisten, ist für die beiden Determinanten ein einheitlicher Zeithorizont festzulegen. So sind sie auf einen definierten Bezugszeitraum zu normieren.174 Um das potentielle Schadensausmaß zu ermitteln, ist insbesondere die negative Beeinträchtigung der Unternehmensziele zu analysieren. So sind das Ausmaß der bei Risikoeintritt entstehenden Zielverfehlung von geplanten Kennzahlen (wie Umsatz oder EBIT) oder der Vermögensverlust geeignete Bezugsgrößen. Neben der Bestimmung der unmittelbaren Schäden ist zudem eine Einschätzung der indirekten Folgen sinnvoll, um ein ganzheitliches Verständnis der Risikotragweite zu erhalten (wie zum Beispiel die Analyse der Auswirkung des Risikos auf die Reputation des Unternehmens). Weiterhin ist bei der Risikobeurteilung zu beachten, dass die identifizierten Risiken nicht mit den damit in Verbindung stehenden Chancen saldiert werden. Vielmehr ist eine losgelöste Betrachtung erforderlich. So wird vermieden, dass bestimmte Sachverhalte auf Grund einer gegenseitigen Kompensation von Chance und Risiko vernachlässigt werden. Die Qualität der Bewertung anhand von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß ist maßgeblich davon abhängig, ob sich diese Parameter überhaupt erheben lassen, inwieweit sich die risikorelevanten Sachverhalte operationalisieren lassen und ob die verfügbaren Daten objektiv sind. In der Unternehmenspraxis erweist sich die Bestimmung des Ausmaßes und der Wahrscheinlichkeit unter diesen Prämissen häufig als schwierig. Da meist keine ausreichende Anzahl von Beobachtungen gleicher oder ähnlicher Ereignisse vorliegen, die aber die Grundlage für die objektive Ermittlung der Werte bilden, wird man auf subjektive und damit teils vage Urteile zurückgreifen müssen. So lässt sich zum Beispiel ein reiner Sachschaden durch den Wiederbeschaffungswert objektiv feststellen. Allerdings sind Opportunitätskosten − also die durch ein (für eine bestimmte Zeitspanne) verlorenes wirtschaftliches Nutzungspotential oder durch Kundenabgang entgangenen Gewinne − weitestgehend nur subjektiv und sehr ungenau einschätzbar.175 Besondere Schwierigkeiten treten auch bei 172 Vgl. Winterling (1989), S. 31 f.; Karten (1993), Sp. 3831; Brebeck/Herrmann (1997), S. 383; Giese (1998), S. 456; Hornung/Reichmann/Diederichs (1999), S. 321. 173 Vgl. Hölscher (2006), S. 347 f. 174 Vgl. Schorcht (2004), S. 137. 175 Vgl. Burger/Buchhart (2002), S. 107. 3. Prozessschritte des Risikomanagements90 der Bewertung von Schadenspotentialen auf, die durch die Beeinträchtigung des immateriellen Vermögens oder der Reputation des Unternehmens entstehen. Außerdem besteht die Gefahr, dass die Einschätzungen der bewertenden Personen wegen ihrer Risikopräferenz erheblich differieren können. In Abhängigkeit von der Quantifizierbarkeit der Risikoparameter können unterschiedliche Bewertungsverfahren eingesetzt werden: • Quantitative Bewertung: Die Verwendung dieser Bewertungsmethoden kann zur Anwendung kommen, wenn sowohl Eintrittswahrscheinlichkeit als auch Schadensausmaß messbar sind. Bei Risiken, die aufgrund umfangreicher Erfahrungen kalkuliert werden können, ist eine quantitative Bewertung ebenfalls sinnvoll. • Semi-Quantitative Bewertung: Hierbei handelt es sich um eine kombinierte Bewertungsmethode, bei der den qualitativen, ordinal skalierten Risikoeinschätzungen Wertgrößen zugeordnet werden. • Qualitative Bewertung: Bei diesem Verfahren werden Risiken mittels einer verbalen Beschreibung eingeschätzt. Die Risikoparameter lassen sich zudem anhand eines Punktwerts oder Intervalls darstellen. Liegt eine genaue und belastbare Datenbasis vor, ist die Punktbewertung vorzuziehen. Ist allerdings keine exakte Wertangabe möglich, kann man alternativ auf die Intervallskalierung zurückgreifen. Hierbei werden Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß anhand von Bandbreiten beschrieben. Zwar ist die Aussagekraft im Gegensatz zur Punktwertskalierung eingeschränkt, jedoch werden unzuverlässige Schätzwerte oder Scheingenauigkeiten vermieden. Die Abb. 3-28 fasst die skizzierten Möglichkeiten zusammen. Punktbewertung Intervallschätzung qualitativ/verbal semi-quantitativ quantitativ niedrig mittel hoch mittel hochniedrig niedrig mittel hoch mittel hochniedrig 0 15 30 0-10 10-20 20-30 0 15 30 0-10 10-20 20-30 Abb. 3-28: Risikobewertungsmöglichkeiten176 Alternativ zu den in Abb. 3-28 genannten Intervallbeschreibungen können für die Eintrittswahrscheinlichkeit folgende Abstufungen genutzt werden: „sehr unwahrscheinlich, eher unwahrscheinlich, eher wahrscheinlich und sehr wahrscheinlich“ oder „sehr gering, gering, mittel, hoch und sehr hoch“. Für das Risikoausmaß lassen sich alternativ folgende Abstufungen anwenden: „unbedeutend/nebensächlich, spürbar/bedeutend, schwerwiegend/gravierend und existenzgefährdend“ (vgl. Abb. 3-30). 176 Angelehnt an Schorcht (2004), S. 144; vgl. Diederichs/Kißler (2008), S. 227. 3.2 Risikobeurteilung 91 Abschließend sei angemerkt, dass eine quantitative Risikodarstellung einer qualitativen Einschätzung vorzuziehen ist. Allerdings schränken sowohl finanzielle und zeitliche Restriktionen als auch die häufig begrenzte Datenverfügbarkeit in der Unternehmenspraxis die Auswahl ein. Zudem sind viele Risiken angesichts der Vielfältigkeit von Einflussfaktoren sowie der Komplexität der inhärenten Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge nicht objektiv quantifizierbar. Damit wird man häufig auf den qualitativen oder semi-quantitativen Bewertungsansatz zurückgreifen müssen, denen eine subjektive Einschätzung sachkundiger Experten zu Grunde liegt, womit die Ergebnisse zum Teil motivational oder kognitiv verzerrt sein können. Die Datenqualität ist allerdings dann akzeptabel, wenn die gewonnenen Erkenntnisse ausreichend begründet werden und die Schätzungen durch Plausibilitätsprüfungen verifiziert werden können.177 Es sei noch darauf hingewiesen, dass die Ungewissheit über zukünftige Entwicklungen und die damit einhergehende unvollkommene Informationslage die Risikobewertung beeinträchtigen.178 Außerdem setzt die Risikobewertung einen Vorgang der Informationsverarbeitung und -umwandlung voraus, womit die Gefahr einhergeht, dass die originären Informationen bei der Beurteilung nicht angemessen wiedergegeben werden. Diese Aspekte sind bei der Verwendung des Ergebnisses zu berücksichtigen.179 3.2.2.1.2 Brutto- und Nettobewertung Im Rahmen der Beurteilung anhand von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß lassen sich Risiken zudem einer Brutto- und einer Nettobewertung unterziehen.180 Bei der Bruttobewertung werden die Risiken bewertet, ohne risikosteuernde Maßnahmen zu berücksichtigen, also ohne Beachtung bereits eingeleiteter Maßnahmen zur Risikobewältigung (Bruttorisiko). Bei der Nettobewertung werden dagegen die Risikosteuerungsmaßnahmen einbezogen und nur das jeweils verbleibende Restrisiko (Nettorisiko) beurteilt. Der Vorteil der Bruttobewertung liegt darin, dass sie die ganze, potentiell denkbare Risikotragweite eines Risikos aufdeckt und damit als Worst-Case-Betrachtung verstanden werden kann. Aufgrund von Risikosteuerungsmaßnahmen, die in der Unternehmenspraxis in den meisten Fällen zur Reduzierung eines Risikos bereits eingesetzt werden, handelt es sich allerdings eher um eine hypothetische Größe. Der Vorteil der Nettobewertung liegt dagegen darin, dass dieser Wert das faktische, durch das Unternehmen selbst zu tragende Restrisiko anzeigt. Hierbei wird allerdings unterstellt, dass die risikosteuernden Maßnahmen tatsächlich in dem prognostizierten Umfang greifen. Nicht zuletzt aufgrund der Dynamik unternehmerischer Umfeldbedingungen ist deshalb ein auf der Nettobewertung basierendes Urteil kritisch zu prüfen. Außerdem ist im Rahmen einer Risikoberichterstattung, deren Berichtsschwellenwerte auf der Nettobetrachtung basieren, zu berücksichtigen, dass Risiken mit einer geringen Nettotragweite möglicherweise 177 Vgl. Gleißner (2001), S. 112; Kajüter (2003), S. 55; Fiege (2006), S. 141. 178 Vgl. Hölscher (2000), S. 323. 179 Vgl. Falkinger (2007), S. 88. 180 Vgl. Gelhausen (2000b), S. 1379. 3. Prozessschritte des Risikomanagements92 nicht kommuniziert werden müssen, obgleich sie (aufgrund des Bruttowertes) auf übergeordneter Ebene als Grundlage für Entscheidungen von Bedeutung sein können.181 Zusammenfassend ist festzuhalten, dass in der Unternehmenspraxis aufgrund ihrer Charakteristika beide Bewertungen zur Anwendung kommen sollten, da sie wichtige Informationen liefern. 3.2.2.1.3 Risikoklassifizierung mit Hilfe eines Risikoportfolios Die bisherigen Erkenntnisse bilden den Ausgangspunkt für die Erstellung eines Risikoportfolios, das Risiken anhand von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß übersichtlich abbildet.182 Die Achsen der zweidimensionalen Matrix sind in Abhängigkeit von der Datenbasis metrisch oder ordinal skaliert. Damit ist unbedeutend, ob bei der Risikobewertung qualitativ oder quantitativ geprägte Methoden eingesetzt wurden. Die Abb. 3-29 zeigt ein beispielhaftes Risikoportfolio, dem eine quantitative und intervallskalierte Risikobewertung zu Grunde liegt. Ausfall einer Produktionsstätte Ölpreisentwicklung Wechselkursrisiko Zinsrisiko Risiko eines Produktrückrufs Lieferantenausfallrisiko Fluktuation von Schlüsselpersonal Datenverlust durchAusfall der IT […] Sc ha de ns au sm aß (E B IT -E ff ek t) < 10 > 10-50 > 50-90 > 90 in% inMio € Eintrittswahrscheinlichkeit > 10 0 25 -1 00 10 -2 5 1 -1 0 Risiko Bewertung 6 4 5 3 11 2 2 3 3 5 4 6 4 Abb. 3-29: Risikoportfolio183 181 Vgl. Eggemann/Konradt (2000), S. 505. 182 Vgl. Fürnrohr (1988), S. 55 ff.; Fürnrohr (1990), S. 6 ff.; Schnorrenberg/Goebels (1997), S. 116 ff.; Lück (1999b), S. 149. 183 Vgl. Hornung/Reichmann/Diederichs (1999), S. 321; Diederichs/Eberenz/Eickmann (2009), S. 270. 3.2 Risikobeurteilung 93 In Ergänzung zum Risikoprofil lässt sich ein Risikoportfolio sowohl zur Veranschaulichung von Einzelrisiken, als auch für die Darstellung der Risikosituation einzelner Geschäftsbereiche oder des gesamten Unternehmens nutzen.184 Außerdem kann das Risikoportfolio Anhaltspunkte für die Risikosteuerung liefern. Hierzu ist die Matrix um eine auf das jeweilige Unternehmen abgestimmte Risikoschwelle zu ergänzen. Alternativ lässt sich das Portfolio auch rastern (vgl. Abb. 3-30). Die Position der Risiken im Risikoportfolio signalisiert mit Bezug auf die Risikoschwelle oder das Raster die Bedeutung der Risiken und die damit verbundene Dringlichkeit risikosteuernder Gegenmaßnahmen. Die Ergänzung des Risikoportfolios ermöglicht somit eine zusätzliche Klassifizierung der Risiken. Auf die weiterführende Nutzung des Risikoportfolios wird im Rahmen der Risikosteuerung noch einmal ausführlich eingegangen. Sc ha de na us m aß Eintrittswahrscheinlichkeit sehr hochhochmittelgeringsehr gering existenzgefährdend schwerwiegend/ gravierend bedeutend nebensächlich/ spürbar unbedeutend Risikoschwelle Abb. 3-30: Risikoportfolio mit Risikoschwelle und qualitativer Intervallskalierung Daneben können Risikoportfolios auch im Rahmen der Risikoberichterstattung zur Anwendung kommen. So lassen sich Risikoportfolios aus den unterschiedlichen Unternehmensteilen – wie zum Beispiel Teilkonzernen, Strategischen Geschäftseinheiten (SGE) oder aber Funktionen und Abteilungen – zu einem unternehmensübergreifenden Risikoportfolio mit den wesentlichen Risiken zusammenfassen (vgl. Abb. 3-31). Will man Risikoportfolios auf unterschiedlichen Hierarchieebenen einsetzen, bietet es sich an, Berichtsschwellenwerte festzulegen. So werden in dem in Abb. 3-31 dargestellten Fallbeispiel nur die wesentlichen Risiken (hier Risiken größer 50 Mio. €) weiterberichtet und in den Management-Bericht aufgenommen. 184 Vgl. Helmke/Risse (1999), S. 281 ff.; Hahn/Weber/Friedrich (2000), S. 2627. 3. Prozessschritte des Risikomanagements94 25% 50% 75% in % Wahrscheinlichkeit 25% 50% 75% in % Wahrscheinlichkeit 25% 50% 75% in % Wahrscheinlichkeit 25% 50% 75% in % Wahrscheinlichkeit 10 50 100 Sc ha de ns au sm aß 10 50 100 Sc ha de ns au sm aß 10 50 100 Sc ha de ns au sm aß 50 100 250 Sc ha de ns au sm aß 1 2 5 4 3 2 1 3 4 1 2 4 3 Risikoportfolio SGE A Risikoportfolio SGE B Risikoportfolio SGE C 1A 500 1B 2B 1C Risiko-Portfolio Gesamtunternehmensebene in Mio. € in Mio. € in Mio. € in Mio. € Abb. 3-31: Risikoportfolios als Instrument der Risikoberichterstattung Die Aussagekraft eines Risikoportfolios darf jedoch nicht überschätzt werden, da es sich um eine punktuelle Darstellung von Einzelrisiken handelt. Interdependenzen zwischen den dargestellten Risikopositionen bleiben bei einer derartigen Darstellungsform unberücksichtigt. Diese möglicherweise bestehenden Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den Risiken können aber gerade aufgrund möglicher Kumulationseffekte und ihren Auswirkungen in der Unternehmenspraxis von erheblicher Bedeutung sein und sogar zu einer Bestandsgefährdung führen.185 Zudem dürfen die Schadensausmaße nicht ohne vertiefende Analysen addiert werden. Risiken, die miteinander korrelieren, können sich zwar additiv auf das Gesamtergebnis auswirken; dennoch darf hier die Gesamtrisikolage nicht als Summe der isoliert betrachteten Schadensausmaße verstanden werden.186 3.2.2.1.4 Schadenerwartungswert Lassen sich Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß ermitteln, so kann durch Multiplikation der beiden Parameter der Schadenerwartungswert berechnet werden.187 Als weiteres Maß zur Risikobeurteilung ermöglicht diese Kennzahl eine weitere Risikokategorisierung in unterschiedliche Wirkungsklassen. 185 Vgl. Pfitzer (1999), S. 174; Hornung/Reichmann/Form (2000), S. 159. 186 Vgl. Füser/Gleißner/Meier (1999), S. 755. 187 Vgl. Fasse (1995), S. 214 f.; Emmerich (1999), S. 1082; Hornung/Reichmann/Diederichs (1999), S. 321; Eggemann/Konradt (2000), S. 505; Diederichs/Richter (2001), S. 139. 3.2 Risikobeurteilung 95 In der Unternehmenspraxis ist bei der Anwendung zu beachten, dass das Schadensausmaß durch die Eintrittswahrscheinlichkeit relativiert wird und daraus bei der Risikosteuerung möglicherweise die falschen Konsequenzen gezogen werden. So hat ein schwerwiegendes Risiko mit einer sehr geringen Wahrscheinlichkeit durch die Multiplikation der beiden Parameter einen geringen Erwartungswert. Somit besteht die Gefahr, dass das Risiko als gering eingestuft und im Rahmen der Risikosteuerung vernachlässigt wird, obwohl es bei Risikoeintritt einen beträchtlichen Vermögensverlust nach sich zieht, da es mit der vollen Risikohöhe und nicht mit dem Erwartungswert eintritt. Außerdem können Risiken mit einem gravierenden Schadensausmaß und einer sehr geringen Wahrscheinlichkeit einen annähernd identischen Erwartungswert haben, wie Risiken mit einem deutlich geringeren Schadensausmaß und einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit. So hat ein Risiko mit einem Ausmaß von 10 Mio. € und einer Wahrscheinlichkeit von 1 % einen ähnlichen Erwartungswert wie ein Risiko mit einem Ausmaß von 0,1 Mio. € und einer Wahrscheinlichkeit von 90 %. Auch dieser Sachverhalt kann zu Fehlinterpretationen führen. Die Beispiele haben gezeigt, dass bei der alleinigen Betrachtung des Schadenerwartungswertes wichtige Informationen für die sich anschließende Risikosteuerung verloren gehen. In der Unternehmenspraxis ist daher immer auch das ungewichtete Schadensausmaß zu betrachten.188 3.2.2.1.5 Annualisierter Erwartungswert Neben den Schadenerwartungswerten lassen sich annualisierte Erwartungswerte bei der Risikobeurteilung nutzen. Hierbei erfolgt die Bewertung mit Hilfe von Schadensummen und deren Eintrittshäufigkeiten. Bei diesem Verfahren wird auf Daten der Vergangenheit zurückgegriffen.189 Um annualisierte Erwartungswerte zu berechnen, sind zunächst die Eintrittshäufigkeiten und Schadenshöhen den betrachteten Risiken zuzuordnen.190 Das Schadensausmaß ergibt sich hierbei aus dem materiellen Schaden – wie zum Beispiel den Kosten zur Unfallbeseitigung – und dem immateriellen Schaden – wie zum Beispiel den entgangenen Gewinnen. Dabei können für die Quantifizierung des materiellen Schadens die historischen Anschaffungskosten herangezogen werden, wohingegen sich der immaterielle Schaden meist nur subjektiv schätzen lässt. Im Fallbeispiel in der Abb. 3-32 liegt die historische Eintrittshäufigkeit des Höchstschadens bei „einmal in 20 Jahren“ (hier: Risiko 1) und die Schadensumme bei 20 Mio. €. Die Schäden, die historisch betrachtet monatlich, jährlich oder alle zehn Jahre auftreten (hier: Risiko 2, 3 und 4), sind mit den entsprechenden Schadensummen als mittlere Schäden angegeben. Die höchste Eintrittshäufigkeit und geringste Schadensumme weist der Kleinstschaden auf (Risiko 5). 188 Vgl. Karten (1993), S. 3831; Lück (1998a), S. 1927; Burger/Buchhart (2002), S. 109. 189 Vgl. hierzu und ff. Schierenbeck (1997), S. 27 ff.; Füser/Gleißner/Meier (1999), S. 755; Burger/ Buchhart (2002), S. 106 f. 190 Vgl. Füser/Gleißner/Meier (1999), S. 755; Schierenbeck (2001), S. 344. 3. Prozessschritte des Risikomanagements96 Hat man die Eintrittshäufigkeiten und Schadensummen für die Risiken den drei Klassen zugeordnet, ist eine Normierung aller möglichen Schäden auf einen bestimmten Zeitraum – hier ein Jahr – vorzunehmen. Hierzu wird der erwartete Schaden mit der geschätzten Eintrittshäufigkeit multipliziert bzw. dividiert. So beträgt beispielsweise für das Risiko 5 der annualisierte Wert 104 Tsd. €, welcher sich aus der Multiplikation des erwarteten Schadens in Höhe von 2 Tsd. € mit 52 Wochen ergibt. Addiert man schließlich alle annualisierten Werte, erhält man den annualisierten Gesamterwartungswert. Risikoname erwarteterSchaden geschätzte Eintrittshäufigkeit annualisierter Wert Risiko 1 20Mio. € alle 20 Jahre 1Mio. € p.a. Risiko 2 2Mio. € alle 10 Jahre 200 Tsd. € p.a. Risiko 3 500 Tsd. € einmal im Jahr 500 Tsd. € p.a. Risiko 4 12 Tsd. € einmal im Monat 120 Tsd. € p.a. Risiko 5 2 Tsd. € wöchentlich 104 Tsd. € p.a. AnnualisierterGesamterwartungswert 1.924 Tsd. € p.a. Risikobeschreibung Höchstschaden Mittlerer Schaden Kleinstschaden Abb. 3-32: Risikobewertung anhand annualisierter Erwartungswerte191 Bei der Nutzung annualisierter Erwartungswerte ist zu berücksichtigen, dass die betrachteten Risiken unabhängig voneinander sein müssen. Die Eintrittshäufigkeit des Höchstschadens darf also nicht davon abhängen, ob und wie häufig andere Schäden auftreten.192 Da annualisierte Erwartungswerte keine eventuell bestehenden Ursache-Wirkungs- Beziehungen zwischen den Risiken berücksichtigen, ist auch diese Berechnungsmethode zur Entscheidungsunterstützung nur mit Einschränkungen nutzbar.193 Zudem greift hier die bereits bei den Schadenerwartungswerten aufgezeigte Problematik der Verwässerung von Schadensausmaßen. Durch die Annualisierung werden Risiken mit sehr unterschiedlichen Risikotragweiten zum Teil gleich oder ähnlich bewertet, obwohl sie aufgrund ihrer Verschiedenartigkeit einer differenzierten Betrachtung und Behandlung bedürfen. 191 Angelehnt an Füser/Gleißner/Meier (1999), S. 755; Schierenbeck (2001), S. 344. 192 Vgl. Burger/Buchhart (2002), S. 109. 193 Vgl. Schierenbeck/Lister (2001), S. 350 f.; Burger/Buchhart (2002), S. 109. 3.2 Risikobeurteilung 97 3.2.2.2 Beurteilung von Risiken mit Hilfe von Scoring-Modellen 3.2.2.2.1 Ziele und Aufgaben von Scoring-Modellen Scoring-Modelle (Punktwertverfahren) ermöglichen eine mehrdimensionale Bewertung verschiedener Handlungsalternativen anhand quantitativer und qualitativer Kriterien.194 Hierbei werden zunächst die entscheidungsrelevanten Kriterien festgelegt und entsprechend ihrer Bedeutung gewichtet. Die Handlungsalternativen werden anhand dieser Kriterien − zum Beispiel mit Hilfe einer Skala von 1 bis 10 − entsprechend ihrer Erfüllung benotet. Die erreichten Punkte werden mit dem dazugehörigen Gewichtungsfaktor multipliziert und die Ergebnisse zu einem Gesamtwert addiert. Anhand der Gesamtpunkte der Handlungsalternativen wird eine Rangfolge gebildet. In der Regel wird die Alternative mit dem höchsten Gesamtwert favorisiert. Scoring-Modelle sind vielfältig einsetzbar und können in der Unternehmenspraxis auf operativer und strategischer Ebene eingesetzt werden. Der Einsatz dieses Instruments ist immer dann sinnvoll, wenn eine Entscheidung von mehreren Kriterien abhängig ist, die quantitativen und qualitativen Charakter haben können. Im Rahmen des Risikomanagements kann das Instrument zum Beispiel bei der Analyse potentieller Lieferantenrisiken, der Beurteilung von Personalrisiken, der Risikoprüfung produkt- und programmpolitischer Entscheidungen, der Untersuchung von Risiken von Investitionsprojekten, der Einschätzung von Kreditausfällen, der Beurteilung von Unternehmensrisiken oder der Analyse von Länderrisiken zur Anwendung kommen, um hier nur einige Anwendungsfelder zu nennen.195 Zur Veranschaulichung der Einsatzmöglichkeiten von Scoring-Modellen wird im Weiteren mit dem Business Environmental Risk Index (BERI-Index) ein Instrument zur Beurteilung von Länderrisiken beispielhaft aufgezeigt.196 3.2.2.2.2 Business Environmental Risk Index (BERI-Index) Im Zuge der Globalisierung müssen weltweit agierende Unternehmen verstärkt Risiken der Länder und Volkswirtschaften beobachten, mit denen sie in einem engen wirtschaftlichen Kontakt stehen oder in Kontakt treten wollen. Will ein Unternehmen zum Beispiel Direktinvestitionen im Ausland tätigen, muss es sich als ausländisches Unternehmen fragen, ob • es dort einen angemessenen Gewinn erzielen kann, • es den Gewinn künftig in andere Währungen transferieren kann und • die Wirtschaftspolitik zukünftig ein angemessenes Geschäftsklima verspricht.197 194 Vgl. beispielhaft Meffert (2000), S. 622 ff.; Schierenbeck (1998), S. 151 ff. 195 Vgl. hierzu beispielhaft Danowski/Diederichs (2000), S. 361 ff.; Wöhe (2002), S. 514 f.; Burger/ Buchhart (2002), S. 156 ff. 196 Seit 1972 erhebt und veröffentlicht das in Genf ansässige BERI-Institut den BERI-Index. Dabei wird das gegenwärtige und zukünftige Geschäftsklima für zahlreiche Länder beurteilt. 197 Vgl. Hake (1997), S. 240 f. 3. Prozessschritte des Risikomanagements98 Die Aspekte zeigen, dass Unternehmen neben den nationalen auch länderspezifische und internationale Risiken berücksichtigen müssen.198 Gerade diese Rahmenbedingungen sind bei einer Vielzahl von Unternehmen zu einem zentralen Erfolgsfaktor geworden. Der BERI- Index kann hier eine Hilfestellung geben.199 Länder werden auf Basis quantitativer und qualitativer Kriterien mit Hilfe von Ratings in Risikoklassen eingeteilt und es wird für jedes Land eine Investitionsempfehlung ausgesprochen. So kann das Ergebnis dieser Länderrisikoanalyse für international agierende Unternehmen wichtige Anhaltspunkte bei der Entscheidung über die (weitere) Internationalisierungsstrategie − wie zum Beispiel bei der Steuerung des Unternehmensportfolios oder der Auswahl neuer Standorte − liefern. Der BERI-Index setzt sich aus dem • Operation Risk Index (Geschäftsklima-Index), • Political Risk Index und • Remittance and Repatriation Factor (Rückzahlungsfaktor) zusammen. Diese Teilindizes werden abschließend zu einem Gesamturteil − der Profit Opportunity Recommendation − aggregiert. Wie auch der IFO-Geschäftsklima-Index bedient sich der BERI-Index zur Beurteilung der ersten beiden Teilindizes, das heißt des Geschäftsklimas und der politischen Stabilität, der Panel-Methode, also der wiederholten Befragung eines bestimmten Personenkreises im Lauf eines längeren Zeitraums. Zur Ermittlung des dritten Teilindexes werden dagegen Fakten wie Importe, Exporte, Zahlungs- und Kapitalbilanz analysiert. Der Operation Risk Index bewertet das Geschäftsklima des betrachteten Landes mit Hilfe eines festen Kriterienkatalogs (vgl. Abb. 3-33). Hierbei werden politische, volkswirtschaftliche und infrastrukturelle Aspekte berücksichtigt. Den hier zur Anwendung kommenden 15 Kriterien wird je nach Einfluss eine Gewichtung zugeordnet. Dabei wird eine Skala von 0,5 bis 3,0 zugrunde gelegt. Mit Hilfe der Delphi-Methode werden die einzelnen Kriterien für das Land von mehreren Fachleuten, die das Land als Führungskraft kennengelernt haben, mit Hilfe von Noten bewertet (von 0 = nicht akzeptabel bis 4 = sehr akzeptabel). Die Noten werden mit den definierten Gewichtungen multipliziert und es wird eine Gesamtsumme gebildet. Maximal kann eine Punktzahl von 100 für ein Land erreicht werden. Abschließend werden die Ergebnisse durch die Einordnung in vier Risikoklassen interpretiert. So spricht man von einem stabilen Land mit einem hervorragenden Geschäftsklima und damit geringem Risiko, wenn es eine Punktzahl zwischen 70 und 100 erreicht (wie zum Beispiel das Land 1 in Abb. 3-33). Erreicht ein Land zwischen 56 und 69 Punkte, unterstellt man ein mittleres und noch akzeptables Risiko. Werden 40 bis 55 Punkte erzielt, so besteht ein schlechtes Geschäftsklima für ausländische Unternehmen. Damit ist ein hohes Risiko verbunden, das nur in Ausnahmefällen akzeptiert werden sollte. Erreicht ein Unternehmen nur maximal 39 Punkte, so ist ein sehr hohes, für ausländische Unternehmen nicht akzeptables Risiko gegeben. 198 Vgl. Bleuel/Schmitting (2000), S. 78 ff. 199 Vgl. zum BERI-Index Hake (1982), S. 463 ff.; Hake (1997), S. 240 ff. Zur Beurteilung von Länderrisiken vgl. Meyer (1987), S. 91. 3.2 Risikobeurteilung 99 Kriterium Ge-wichtung ungewichtet gewichtet Land 1 ungewichtet gewichtet Land 2 ungewichtet gewichtet Land 3 Politische Stabilität 3,0 2,5 7,5 1,9 5,7 1,5 4,51 Verhalten gegenüber ausländischen Investoren und deren Gewinnen 1,5 3,5 5,3 2,5 3,8 1,6 2,42 Verstaatlichungstendenzen 1,5 3,1 4,7 2,1 3,2 1,9 2,93 Inflationsrate 1,5 2,9 4,4 1,4 2,1 1,3 2,04 Zahlungsbilanz 1,5 2,5 3,8 2,1 3,2 1,9 2,95 Bürokratische Hemmnisse 1,0 2,7 2,7 2,0 2,0 1,1 1,16 Wirtschaftswachstum 2,5 2,3 5,8 1,9 4,8 1,7 4,37 Währungskonvertibilität 2,5 3,8 9,5 1,3 3,3 1,8 4,58 Durchsetzbarkeit von Verträgen mit Einheimischen 1,5 3,1 4,7 1,9 2,9 1,4 2,19 Lohnkosten zu Produktivität 2,0 1,9 3,8 2,4 4,8 2,0 4,010 Verfügbarkeit örtlicher Fachleute, Unternehmer 0,5 3,3 1,7 2,0 1,0 1,6 0,811 Nachrichten- und Transportwesen 1,0 3,1 3,1 1,9 1,9 1,8 1,812 Verfügbarkeit einheimischer Manager und Investitionspartner 1,0 2,9 2,9 2,5 2,5 1,3 1,313 Verfügbarkeit kurzfristiger Kredite 2,0 2,7 5,4 1,7 3,4 1,0 2,014 43,2 71,1 29,4 48,2 22,9 38,6 Verfügbarkeit langfristiger Kredite und von Eigenkapital 2,0 2,9 5,8 1,8 3,6 1,0 2,015 Operation Risk Index Abb. 3-33: Vergleich von Ländern anhand des Operation Risk Index200 Als zweiter Teilindex kommt der Political Risk Index zur Anwendung, der die Grundlage für die Prognose über das zukünftige Geschäftsklima bildet.201 Ein aus Politologen und Soziologen bestehendes Expertenpanel bewertet Ursachen und Symptome der politischen und sozialen Stabilität. Auch hier werden die einzelnen Kriterien eines definierten Kriterienkatalogs mit Hilfe von Noten bewertet (von 0 = außerordentliche Probleme bis 7 = keine Probleme). Zudem kann jeder Experte nach eigenem Ermessen maximal 30 weitere Punkte für das jeweilige Land vergeben. Nach vollständiger Benotung werden die Ergebnisse für jedes Land addiert (vgl. Abb. 3-34). Maximal können 100 Punkte pro Land erzielt werden. Schließlich werden die jeweiligen Gesamtpunkte anhand von vier Risikoklassen interpretiert. Erreicht ein Land 70-100 Punkte, so wird von einem stabilen Land mit einem geringen Risiko gesprochen. Erzielt ein Land 55-69 Punkte, geht man von einem mittleren, noch akzeptablen Risiko aus. Mit 40-54 Punkten werden eine nur geringe politische Stabilität und damit ein hohes Risiko gesehen. Erreicht ein Land 39 Punkte und weniger, besteht ein sehr hohes, nicht akzeptables Risiko. 200 Die Abbildungen zum BERI-Index sind angelehnt an Hake (1997), S. 241 f. 201 Vgl. hierzu und ff.Meyer (1987), S. 93 f. 3. Prozessschritte des Risikomanagements100 Kriterium Land 1 Land 2 Land 3 Abhängigkeit von einer ausländischen Großmacht/ Bedeutung für eine ausländische Großmacht 5 7 61 Negative Einflüsse von regionalen politischen Kräften 6 5 42 Fragmentierung des politischen Spektrums und Macht der einzelnen Gruppen 5 3 63 Fragmentierung durch Sprache, Volksstämme, Religion und Macht der einzelnen Gruppen 5 5 74 Unterdrückungsmaßnahmen zur Erhaltung der Macht 6 5 35 Mentalität: Fremdenfeindlichkeit, Nationalismus, Korruption, Nepotismus oder Kompromissbereitschaft 5 2 26 Soziale Lage, Bevölkerungsdichte, Wohlstandsverteilung 6 3 17 Organisation und Stärke von radikalen Linken oder Rechten 7 5 58 Soziale Konflikte, Streiks, Aufruhr, Demonstration 5 6 39 Putschversuche, politische Morde, Terrorismus 5 2 210 Summe 55 43 39 Zusätzliche Punkte 10 2 Political Risk Index 65 45 39 Abb. 3-34: Vergleich von Ländern anhand des Political Risk Index Als dritter Teilindex kommt der Remittance and Repatriation Factor zur Anwendung. Er beurteilt das Transferrisiko, das heißt die Zahlungsfähigkeit und die Einstellung eines Landes gegenüber Kapitaltransfers. Der Remittance and Repatriation Factor wird anhand von vier Subindizes ermittelt, die entsprechend ihrer Bedeutung mit unterschiedlichen Gewichtungen in das Urteil einfließen (vgl. Abb. 3-35). Die Subindizes, also behördliche Vorschriften, Deviseneinnahmen, Währungsreserven und Auslandsverschuldung, setzen sich ihrerseits wiederum aus Einzelkriterien zusammen. Für die Subindizes werden Noten vergeben, wobei die schlechteste Ausprägung den Wert 0 und die beste Ausprägung den Wert 100 erreicht. Die Noten werden mit der jeweiligen Gewichtung multipliziert. Schließlich wird die Summe der gewichteten Noten für jedes Land und damit der Remittance and Repatriation Factor ermittelt.202 Analog zu den anderen Indizes werden auch bei dem Remittance and Repatriation Factor die Ergebnisse mit Hilfe von vier Klassen beurteilt. Während man bei einer Punktzahl von 70- 100 von einem geringen Risiko und bei einer Punktzahl von 55-69 von einem mäßigen Risiko ausgeht, stellen 40-54 Punkte ein hohes Risiko und 0-39 Punkte ein inakzeptables Risiko dar. 202 Vgl. Bleuel/Schmitting (2000), S. 89. 3.2 Risikobeurteilung 101 Kriterium ungewichtet gewichtet Land 1 ungewichtet gewichtet Land 2 ungewichtet gewichtet Land 3 Behördliche Vorschriften (Gewichtung 20%): Beurteilung der behördlichen Vorschriften und deren praktische Anwendung " für den Transfer von Erträgen & Dividenden " für den Transfer von Lizenzgebühren " für die Rückführung von Kapital " für Devisen-Termingeschäfte zum Schutz gegen Abwertungen 89 17,8 54 10,8 39 7,81 Deviseneinnahmen (Gewichtung 30%): Punktebewertung der " Leistungsbilanz1) " Kapitalbilanz2) 73 21,9 42 12,6 35 10,52 Währungsreserven (Gewichtung 30%): Punktebewertung der " Währungsreserven – Reichweite zur Deckung der Importe in Monaten3) " Währungsreserven + Goldbestand im Verhältnis zu den gesamten öffentlichen Auslandsschulden3) 76 22,8 53 15,9 45 13,53 Auslandsverschuldung (Gewichtung 20%): Punktebewertung des " Verhältnisses des Bruttoinlandsprodukts zur Auslandsverschuldung4) " Verhältnisses Schuldendienst zu Deviseneinnahmen5) 63 12,6 34 6,8 25 5,04 301 75,1 183 46,1 144 36,8Remittance and Repatriation Factor 1)maximal 50 Punkte – bei Ausgeglichenheit 25 Punkte 2)maximal 50 Punkte – bei Ausgeglichenheit 15 Punkte, dazu bei Kapitalzufluss wegen hoher Zinsen 10 Punkte, Fluchtwährungen zusätzlich bis zu 10 Punkte 3) Optimum: 50 Punkte, Minimum 0 Punkte 4) Gläubiger-Länder 60 Punkte, hoch verschuldete Länder 0 Punkte 5) von 0 bis 40 Punkte, Sättigungsfaktor, wenn Schuldendienst + Ölimporte / Deviseneinnahmen = 1, dann 0 Punkte Abb. 3-35: Vergleich von Ländern anhand des Remittance and Repatriation Factor Nach Ermittlung der Teilindizes erfolgt die Gesamtbewertung. Durch Addition der jeweiligen Punktzahlen und die anschließende Bildung des Durchschnittswerts, ergibt sich die Profit Opportunity Recommendation (vgl. Abb. 3-36). Je höher die Punktzahl, desto besser. Gesamturteil (Werte gerundet) Land 1 Land 2 Land 3 Operation Risk Index 71 48 391 Political Risk Index 65 45 392 Remittance and Repatriation Factor 75 46 373 Profit Opportunity Recommendation 70 46 38 Abb. 3-36: Vergleich von Ländern anhand des Profit Opportunity Recommendation 3. Prozessschritte des Risikomanagements102 Länder, die mit einer Punktzahl von 70-100 bewertet sind, eignen sich im Besonderen für Investitionen. Bei Ländern mit einer Punktzahl zwischen 55 und 69 sollten dagegen eher Lizenz- oder Managementverträge genutzt werden. Länder mit einer Punktzahl zwischen 40 und 54 sind bestenfalls für Handelsbeziehungen geeignet, wohingegen bei Ländern mit einer Punktzahl < 39 keine geschäftlichen Transaktionen zu empfehlen sind. 3.2.2.2.3 Anwendungspotential und Grenzen von Scoring-Modellen Scoring-Modelle ermöglichen eine mehrdimensionale Bewertung und einen Vergleich verschiedener Handlungsalternativen anhand quantitativer und qualitativer Kriterien. Die Bewertungsvorgänge sind leicht nachvollziehbar und schaffen Transparenz über die Alternativen.203 Scoring-Modelle sind damit in der Unternehmenspraxis vielseitig und ohne größeren Aufwand einsetzbar. Durch die vielfältigen subjektiven Elemente kann das Gesamtergebnis allerdings nicht als objektiv gelten. Vor allem die Definition des Kriterienkatalogs, die jeweilige Gewichtung der Kriterien sowie die Vergabe von Punkten werden nicht frei von subjektiven Einschätzungen sein können. Außerdem wird es in der Unternehmenspraxis kaum möglich sein, Kriterien zu finden, die unabhängig voneinander sind und sich nicht gegenseitig beeinflussen.204 Deshalb wird aus Praktikabilitätsgründen den Wechselwirkungen zwischen Kriterien in den meisten Fällen keine ausreichende Beachtung geschenkt. Dieser Sachverhalt kann zu einer Übergewichtung von Kriterien führen und das Gesamturteil verzerren. Zudem kann es bei den Kriterien zu einer Kompensation zwischen sehr schlechten und sehr guten Bewertungen kommen. So werden Extremwerte bei der Durchschnittsbildung verwischt, was unter Umständen wichtige Erkenntnisse verschleiert. Auch wird die Entscheidungssituation erschwert, wenn die Gesamtpunktzahlen dicht beieinander liegen. Eine belastbare Entscheidung, welche der Alternativen zu präferieren ist, wird nur bei einem deutlichen Punkteabstand möglich sein. Neben den aufgeführten Kritikpunkten ist zudem bei dem BERI-Index zu hinterfragen, ob die in das Scoring-Modell einfließenden, meist vergangenheitsorientierten Daten zuverlässige Prognosen über die künftigen Entwicklungen eines Landes zulassen. Durch die breite Informationsbasis und die kontinuierliche Aktualisierung dieses populären Länderrisikoindikators wird die Kritik zwar abgefedert; um sich ein hinreichendes Bild zu verschaffen, sind aber weitere Informationen zu betrachten und zu analysieren. Hier können zum Beispiel Informationen über landesspezifische Branchen oder Charakteristika über landesspezifische Produkte die Entscheidung für oder gegen bestimmte Handlungsoptionen unterstützen. Trotzdem liefert der BERI-Index wertvolle Anhaltspunkte. Aufgrund des vielseitigen Anwendungspotentials und der leichten Handhabung ist festzuhalten, das Scoring-Modelle in der Unternehmenspraxis trotz der Kritikpunkte ein wertvolles Instrument zur Risikobeurteilung darstellen. 203 Vgl. hierzu und f. Schierenbeck (1998), S. 155 f.; Burger/Buchhart (2002), S. 160 f. 204 Vgl. Perlitz (1993), S. 214; Tümpen (1987), S. 239 f.;Welge/Holtbrügge (2001), S. 100 f. 3.2 Risikobeurteilung 103 3.2.2.3 Beurteilung von Risiken mit Hilfe der Jahresabschlussanalyse 3.2.2.3.1 Ziel und Aufgaben der Jahresabschlussanalyse Mit Hilfe der Jahresabschlussanalyse werden Erkenntnisse über die gegenwärtige wirtschaftliche Lage, das heißt die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage, sowie die zukünftige wirtschaftliche Entwicklung eines Unternehmens oder einzelner Teilbereiche gewonnen.205 Bei dieser Methode, die auch als Bilanzanalyse bezeichnet wird, werden Angaben aus Jahresabschluss und Lagebericht in ihre Komponenten zerlegt und mittels Einzelkennzahlen, Kennzahlensystemen und sonstiger Methoden ausgewertet und aufbereitet. Es soll damit ein objektives Urteil über die tatsächlichen Verhältnisse ermöglicht werden, das sowohl für die Beurteilung der Risikosituation und Bestandsfestigkeit als auch für die Prüfung der Kreditwürdigkeit von Unternehmen genutzt werden kann. Zur Klassifikation von Jahresabschlüssen haben sich in der Unternehmenspraxis die Diskriminanzanalyse und die Analyse auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze durchgesetzt.206 3.2.2.3.2 Diskriminanzanalyse und Künstliche Neuronale Netze Bei der Diskriminanzanalyse handelt es sich im Allgemeinen um einen mathematischstatistischen Ansatz zur Analyse von Gruppenunterschieden. Man unterscheidet die univariate und die multivariate Analyse. Nutzt man die Diskriminanzanalyse im Rahmen der Jahresabschlussanalyse kann man zum Beispiel mit Hilfe von Jahresabschlusskennzahlen untersuchen, ob ein Unternehmen „gesund" oder „krank" ist. Bei der univariaten Diskriminanzanalyse wird hierzu zunächst jede Kennzahl einzeln daraufhin untersucht, ob sie in der Lage ist, gesunde von kranken Unternehmen zu trennen. Bei der multivariaten Diskriminanzanalyse, bei der Unternehmen anhand von mindestens zwei Kennzahlen analysiert werden, werden die Kennzahlen entsprechend ihrer statistischen Bedeutung gewichtet und zu einer Gesamtkennzahl verdichtet. Im Ergebnis erhält man einen Diskriminanzwert. Diese Klassifikation ermöglicht es, die Jahresabschlussmuster in Bezug auf gesunde und später kranke Unternehmen zu trennen.207 Sollten unter den festgestellten Mustern nicht-lineare Zusammenhänge bestehen, kann die Diskriminanzanalyse allerdings zu falschen Ergebnissen führen. Man stelle sich hierzu ein Koordinatensystem vor, in dem Jahresabschlüsse anhand von Cash-Flow-Rentabilität und Verschuldungsgrad bewertet werden. Bei der multivariaten Diskriminanzanalyse wird versucht, mit einer einzigen, mathematisch-statistisch hergeleiteten Trenngeraden, die gesunden von den kranken Unternehmen zu unterscheiden. Das Problem besteht darin, dass Jahresabschlussdaten in Form aufbereiteter Kennzahlen nicht fehlerlos durch eine Trenngerade eingestuft werden können, da in der Regel nicht-lineare Zusammenhänge bestehen. Die Punkte im Koordinatensystem müssten also vielmehr durch eine Art „Zick-Zack-Linie“ in 205 Vgl. Leffson (1984), S. 3; Baetge/Schulze (1998), S. 945; Küting/Weber (2001), S. 3; Lange (2001a), S. 140, Tz. 30; Coenenberg (2003), S. 917. 206 Vgl. Rehkulger/Poddig (1998), S. 248. 207 Vgl. Baetge (1998b), S. 560 ff.; Günther/Hübl/Niepel (2000), S. 351; Küting/Weber (2001), S. 349 ff.; Coenenberg (2003), S. 937 ff. Auf die Diskriminanzanalyse wird hier nicht näher eingegangen. 3. Prozessschritte des Risikomanagements104 gesunde und kranke Unternehmen getrennt werden. Dies leistet die Diskriminanzanalyse jedoch nicht. Sie liefert damit nur eingeschränkt zuverlässige Prognosen. Ein Verfahren, das dieses Problem löst, sind die Künstlichen Neuronalen Netze.208 Darunter versteht man im Allgemeinen ein parallel informationsverarbeitendes System, das aus einer großen Zahl einfacher Einheiten (Neuronen) besteht, die untereinander verbunden sind und sich über diese Verbindungen Informationen zusenden. Die Grundlage bildet das menschliche Gehirn, dessen biologisches neuronales Netz simuliert werden soll. Die Künstlichen Neuronalen Netze zählen zu den modernen Verfahren der kennzahlengestützten Jahresabschlussanalyse und sind gegenüber anderen Methoden in der Lage, die Klassifizierung von Unternehmen aus einer Fülle von Beispielen eigenständig zu lernen.209 Mittels eines Klassifikators wird schließlich die Bonität, Bestandsfähigkeit und Widerstandskraft und die Entwicklungsmöglichkeiten eines Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt objektiv beurteilt. Solvente Unternehmen können damit recht valide von vermeintlich kranken Unternehmen getrennt werden. 3.2.2.3.3 KNN Backpropagation 14 Eine kennzahlengestützte Methode zur Ermittlung der Bestandsfestigkeit von Unternehmen auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze stellt das KNN Backpropagation 14 (BP-14) dar.210 Es ist eines aus einer Reihe von Künstlichen Neuronalen Netzen, die zur Klassifikation von Unternehmen entwickelt worden sind. Es ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, das in der Industrie, vor allem aber bei Banken und Versicherungen zur Anwendung kommt.211 Wie bereits allgemein skizziert, besteht auch bei dem BP-14 die Aufgabe des Künstlichen Neuronalen Netzes darin, zunächst aus einem Kennzahlenkatalog diejenigen zu extrahieren, die die bestandsfesten von bestandsgefährdeten Unternehmen unterscheiden können. Bei dem BP-14 wurden aus einer Grundgesamtheit von 259 Kennzahlen, die von Experten zusammengetragen wurden, mit Hilfe des Künstlichen Neuronalen Netzes 14 Kennzahlen gefiltert (vgl. Abb. 3-37).212 Diese erwiesen sich im Bezug auf die Widerstandskraft und Bestandsfestigkeit als besonders aussagekräftig. 208 Vgl. Füser (1995), S. 80; Uthoff (1997), S. 156 ff.; Lackes/Mack (2000), S. 25 ff.; Küting/Weber (2001), S. 377 ff. 209 Auf eine weitere Erläuterung des biologischen neuronalen Netzes wird verzichtet. Vgl. hierzu Pytlik (1995), S. 147 ff. 210 Das BP-14 wurde am Institut für Rechnungswesen der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster in Zusammenarbeit mit der Baetge & Partner GmbH & Co. Auswertungszentrale KG entwickelt. Dieses KNN wurde mit dem Backpropagations-Algorithmus anhand von ca. 11.000 Jahresabschlüssen trainiert. Vgl. Baetge/Jerschensky (1996), S. 1581. Die Prüfung der Klassifikationsleistung des BP-14 ergab, dass dieses KNN dazu fähig ist, 91,25 % der tatsächlich kranken Unternehmen und 66,45 % der tatsächlich gesunden Unternehmen richtig zu beurteilen. 211 Eine Übersicht findet sich bei Rehkulger/Poddig (1998), S. 385 ff.; vgl. Gleißner/Füser (2000), S. 936. Zur geschichtlichen Entwicklung der KNN vgl. Pytlik (1995), S. 151 ff. 212 Vgl. Baetge (1998b), S. 579 ff. 3.2 Risikobeurteilung 105 IS DefinitionErläuterungInformationsbereich& Kennzahlen Kapitalbindungsdauer Fi na nz la ge V er m ög en sl ag e KBD 1 Zahlder Tage, die das Unternehmen benötigt, um seinen Verbindlichkeiten nachzukommen (Akzepte + Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen) • 360/ Gesamtleistung KBD 2 Wie KBD1, nur dass hier der Umsatz anstatt derGesamtleistungherangezogen wird (Akzepte + Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen) • 360/ Umsatz KB ProzentualerAnteil des Umsatzes, der demnächst zurTilgung der kurzfristigen Verbindlichkeiten benötigt wird. (kurzfristige Bankverbindlichkeiten + Verbindlichkeiten ausLieferungen und Leistungen + Akzepte + sonstige Verbindlichkeiten / Umsatz Kapitalbindung FKQ Fremdkapita lquote: Anteildes kurzfristigen Fremdkapitals am Gesamtkapital kurzfristiges Fremdkapital / Bilanzsumme Verschuldung FKS Fremdkapita lstruktur: Anteilder Kreditoren, Akzepte und Bankverbindlichkeiten am Fremdkapital (Verbindlichkeiten ausLieferungen und Leistungen + Akzepte + Bankverbindlichkeiten) / (Fremdkapital - erhaltene Anzahlungen) > > > > > EKQ1 Eigenkapitalquote 1: Anteil des wirtschaftlichen Eigenkapitals am korrigierten Gesamtkapital (Wirtschaftliches Eigenkapital immaterielle Vermögensgegenstände) / (Bilanzsumme - immaterielle Vermögensgegenstände - flüssige Mittel - Grundstücke und Bauten)Kapitalstruktur EKQ2 Eigenkapitalquote 2: Addition der Rückstellungen zum Eigenkapital, da hier bilanzpolitischer Spielraum besteht und da sie meist für Finanzierungen längerfristig zur Verfügung stehen < (Wirtschaftliches Eigenkapital + Rückstellungen) / (Bilanzsumme flüssige Mittel - Grundstücke und Bauten) < FINK1 Finanzkraft 1: Teil des Fremdkapitals, der durch den Cash Flow getilgt werden kann. Ertragswirtschaftlicher Cash Flow (intern) / Fremdkapital - erhaltene Anzahlungen) Finanzkraft < FINK2 Finanzkraft 2: Teil der kurz- und mittelfristigen Verschuldung, der durch den Cash Flow getilgt werden kann. Ertragswirtschaftlicher Cash Flow / (kurzfristiges Fremdkapital+ mittelfristiges Fremdkapital) < AD Die Anlagendeckung gibt an,wie gut das wirtschaftliche Eigentum das langfristig gebundene Sachanlagevermögen deckt Wirtschaftliches Eigenkapital / (Sachanlagevermögen -Grundstücke und Bauten) Aufwands-struktur Abb. 3-37: Kennzahlenkatalog des BP-14213 Die Kennzahlen wurden zudem daraufhin untersucht, ob bei bestandsfesteren Unternehmen höhere Ausprägungen auftreten als bei stärker oder stark risikobehafteten Unternehmen (Insolvente < Solvente) oder umgekehrt (Insolvente > Solvente). Je größer zum Beispiel die 213 Mit Modifikationen entnommen aus Baetge/Schulze (1998), S. 944. 3. Prozessschritte des Risikomanagements106 Kennzahl „Kapitalbindungsdauer 1“ ist, desto länger wird ein Unternehmen benötigen, um seine Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen und seine Wechselverpflichtungen zu begleichen. Die Ausprägung der Kennzahl wird demnach für gesunde Unternehmen geringer sein als für kranke Unternehmen (I>S, vgl. Abb. 3-37).214 Abschließend wird ein objektiver und widerspruchsfreier Bilanzbonitätsindex (Netz-Wert) ermittelt. Zur Berechnung werden zunächst die 14 Kennzahlenwerte auf Basis der Jahresabschlussdaten errechnet. Die Kennzahlenwerte fließen dabei mit unterschiedlichen Gewichtungen in das Gesamturteil ein, die zuvor mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse ermittelt wurden. So lässt sich zum Beispiel mit der Fremdkapitalquote und dem Cash-Flow-2-Return on Investment die Bestandskraft eines Unternehmens besonders gut beurteilen, so dass dementsprechend die Kennzahlengewichte größer sind.215 Der errechnete N-Wert lässt sich abschließend auf einer Skala von +10 bis -10 abgetragen. Zur Erleichterung der Interpretation dieses Wertes lassen sich Güte- und Risikoklassen bilden, die den Grad der Bestandssicherheit bzw. den Grad der Bestandsgefährdung anzeigen (vgl. Abb. 3-38). Als Gesamturteil des Netzes gibt der N-Wert darüber Aufschluss, wie viel Potential ein Unternehmen hat, künftige Risiken abzuwehren. Je höher dieser ist, desto größer ist das Potential. Durch die Klassifizierung der Daten mehrerer tausend Jahresabschlüsse mit Hilfe des BP-14 konnte das Bestandsrisiko für die einzelnen Güte- und Risikoklassen anhand der Insolvenzwahrscheinlichkeit ermittelt werden.216 Es zeigt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit Unternehmen in der jeweiligen Klasse innerhalb von drei Jahren Insolvenz beantragen mussten. So weist ein Unternehmen mit einem N-Wert von +7 ein Bestandrisiko von 0,12% auf und ist der Güteklasse A (sehr gute Bestandssicherheit) zuzuordnen. 3.2.2.3.4 Anwendungspotential und Grenzen der Jahresabschlussanalyse Die Künstlichen Neuronalen Netze sind ein leistungsstarkes Instrument zur Klassifikation von Unternehmen hinsichtlich ihrer Vermögens-, Finanz- und Ertragslage. Gerade bei nichtlinearen Zusammenhängen sind sie der Diskriminanzanalyse vorzuziehen. Das beispielhaft aus einer Reihe von Künstlichen Neuronalen Netzen vorgestellte BP-14 nutzt diese Vorteile. Es ermittelt die Bonität und das Bestandsrisiko im Sinne einer Insolvenzprognose ohne subjektive Einflüsse und die Möglichkeit, das Ergebnis durch bilanzpolitische Maßnahmen zu beeinflussen. Zudem wird es durch die übersichtliche Einteilung in Güte- und Risikoklassenschema intersubjektiv nachprüfbar und interpretierbar. 214 Vgl. Baetge/Schulze (1998), S. 945. Vgl. Baetge (1998b), S. 587. 215 Der ermittelte Einfluss der Kennzahlen beim BP-14 verteilte sich wie folgt: FKQ: 0,36; CF2-ROI: 0,32; EKQ2: 0,29; FINK1: 0,28; EKQ1: 0,27; CF1-ROI: 0,26; KBD1: 0,25; FKS: 0,23; KBD2: 0,22; UR: 0,22; KB: 0,21; FINK2: 0,20; AD: 0,14 und PAQ: 0,09. Vgl. ausführlich Baetge/Jerschensky (1996), S. 1581 ff.; Baetge/Jerschensky (1999), S. 174. 216 Dabei ergab sich ein Anteil „kranker“ Unternehmen von 1 % (a-priori-Wahrscheinlichkeit). Auf Grundlage des Bayes-Theorem konnte dann durch die Zuweisung der später „kranken“ Unternehmen zu den zehn Klassen die a-posteriori-Wahrscheinlichkeit errechnet werden. Vgl. Baetge (1998b), S. 597; Baetge/Linßen (1999), S. 377 f. Vgl. zur Ermittlung der a-posteriori-Wahrscheinlichkeit Adam (1983), S. 94 ff.; Bamberg/Baur (2001), S. 88. 3.2 Risikobeurteilung 107 Kapitalbindungsdauer Kapitalbindung Verschuldung Kapitalstruktur Finanzkraft Deckungsstruktur Rentabilität AufwandsstrukturE rt ra gs la ge Fi na nz la ge V er m ög en sla ge ausgezeichnete Bestandssicherheit sehr gute Bestandssicherheit gute Bestandssicherheit befriedigende Bestandssicherheit Ausreichende Bestandssicherheit kaum ausreichende Bestandssicherheit leichte Bestandsgefährdung mittlere Bestandsgefährdung hohe Bestandsgefährdung sehr hohe Bestandsgefährdung KBD 1 KBD 2 FKQ KB FKS EKQ 1 EKQ 2 FINK 1 FINK 2 AD UR CF 1- ROI CF 2- ROI PAQ Informationsbereich & Kennzahlen Bestandsrisiko*) Bilanzbonität/ N-Wert Grad der Bestandssicherheit/ -gefährdung *) a-posteriori Insolvenz-Wahrscheinlichkeit in % 0,02 0,12 0,23 0,35 0,66 0,86 2,09 3,09 7,44 15,23 G üt ek la ss en R isi ko kl as se n 10 AA 8 A 6 BB 4 B 2 CC 0 C -2 I -4 II -6 III -8 IV -10 Abb. 3-38: Güte- und Risikoklassen sowie Zusammenhänge des BP-14217 Durch die zugrundeliegende Ex-post-Betrachtung hat das BP-14 als Instrument zur Risikobeurteilung allerdings auch Grenzen. Die Daten beziehen sich auf die Vergangenheit und werden zu einem noch späteren Zeitpunkt analysiert. Zwar kann man das BP-14 auf Basis eines Planabschlusses durchführen, der die zukünftige wirtschaftliche Lage des Unternehmens abschätzt. Das eigentliche Prognoseproblem der Jahresabschlussanalyse wird jedoch nicht gelöst. Abschließend ist festzuhalten, dass das BP-14 ein leistungsfähiges Instrument darstellt, das von unterschiedlichen Interessengruppen − wie zum Beispiel Banken, Gläubigern, Wirtschaftsprüfern oder Aufsichtsräten − genutzt werden kann. 3.2.2.4 Beurteilung von Risiken mit Hilfe von Value- und Cash-Flow-at-Risk Mit dem Value- und Cash-Flow-at-Risk werden zwei statistische Kenngrößen vorgestellt, mit denen sich das Gesamtrisiko einer Risikoposition in einer Zahl zusammenfassen lässt. Neben der Darstellung der konzeptionellen Grundlagen werden ihre Eigenschaften und mögliche Anwendungsfelder in der Unternehmenspraxis aufgezeigt. 3.2.2.4.1 Value-at-Risk Mit dem Value-at-Risk (VaR) lässt sich das Gesamtrisiko eines Portfolios oder einer einzelnen Risikoposition bestimmen und in einer Zahl darstellen. Allerdings lassen sich mit diesem Instrument nur Marktrisiken (auch Preisrisiken genannt) steuern und überwachen. So können lediglich Wertänderungen der betrachteten Position ermittelt werden, die durch Währungsschwankungen oder Veränderungen von Rohstoff- und Güterpreisen, Aktienkur- 217 In Anlehnung an Baetge (1998a), S. 79; dazu auch Baetge/Schulze (1998), S. 945. 3. Prozessschritte des Risikomanagements108 sen, Zinssätzen oder Indizes hervorgerufen werden können.218 Deshalb hat sich der VaR- Ansatz als Quasi-Synonym für die Marktrisikobewertung etabliert.219 3.2.2.4.1.1 Prinzip des Value-at-Risk Im Allgemeinen wird der VaR als der in Geldeinheiten bewertete Maximalverlust einer Risikoposition oder eines Portfolios definiert, der während eines bestimmten Zeitraums mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit (auch Konfidenzniveau oder -intervall genannt) nicht überschritten wird.220 Um diesen Wert zu ermitteln, ist zunächst die Risikoposition oder das Portfolio auf Basis der aktuellen Marktpreise zu bewerten. Wird das betrachtete Portfolio über einen Zeitraum gehalten, ergibt sich aufgrund von Ver- änderungen der Marktpreise ein Gewinn oder Verlust. Um eine Aussage über die Wertentwicklung des Portfolios treffen zu können, benötigt man eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die möglichst alle denkbaren Szenarien im Betrachtungszeitraum berücksichtigt. Dazu wird der Wert des Portfolios eines zufälligen Szenarios bestimmt und die Differenz zum aktuellen Wert des Portfolios ermittelt. In der Unternehmenspraxis können hier Tabellenkalkulationsprogramme hilfreich sein.221 Dieser Schritt wird sodann für eine große Zahl unterschiedlicher Szenarien wiederholt, so dass sich schließlich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für potentielle Gewinne und Verluste des Portfolios ergibt (vgl. Abb. 3-39). Dichte GewinnErwartungswert (30Mio. Euro) (10Mio. Euro) Value-at-RiskVerlust 5% Value-at-Riskalternativ (40Mio. Euro) 95% Abb. 3-39: Darstellung des VaR am Beispiel einer normalverteilten Zufallsvariablen Schließlich wird das Quantil der Verteilung bestimmt. Damit ist der Wert gemeint, den die Zufallsvariable (hier der Wert des Portfolios) mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit nicht 218 Vgl. Spellmann/Unser (1998), S. 261 ff.; Oehler/Unser (2002), S. 14. 219 Vgl. Ulmke/Schmale (1999), S. 210. 220 Vgl. hierzu und ff. Jendruschwitz (1997), S. 19 f.; Ulmke/Schmale (1999), S. 213 ff. 221 vgl. Hayt/Song (1997), S. 336 f.; Turner (1997), S. 343 f.; Bartram (2000a), S. 1284. 3.2 Risikobeurteilung 109 unterschreitet.222 So ist im Fallbeispiel der Abb. 3-39 zu erkennen, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% der Maximalverlust von 30 Millionen € nicht überschritten wird (5%-Quantil). Alternativ lässt sich der VaR als die bei vorgegebener Wahrscheinlichkeit maximale negative Abweichung vom Erwartungswert der jeweiligen Zielgröße verstehen.223 Im Fallbeispiel der Abb. 3-39 liegt der VaR bei einem erwarteten Gewinn in Höhe von 10 Mio. € dann bei 40 Mio. €. Demnach wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% die Abweichung vom erwarteten Gewinn höchstens 40 Mio. € betragen. 3.2.2.4.1.2 Prämissen für die VaR-Ermittlung Will man den VaR nutzen, sind Prämissen festzulegen (vgl. Abb. 3-40). Da hierdurch der Wert dieser Kenngröße stark beeinflusst wird, sind sie − will man die Ergebnisse mit anderen Werten vergleichen − konsistent anzuwenden. So wurde in einer Studie festgestellt, dass der Wert eines Portfolios um mehrere hundert Prozent im Ergebnis variieren kann, wenn dieser unter verschiedenen Annahmen und nach unterschiedlichen Verfahren berechnet wird.224 Prämissen Festlegung der Risikoposition Identifikation der Risikoparameter Festlegung des Beobachtungszeitraums Festlegung der Haltedauer Festlegung des Konfidenzniveaus Abb. 3-40: Prämissen der Value-at-Risk-Ermittlung Zunächst ist die Risikoposition festzulegen. Der VaR lässt sich für einen Unternehmensbereich, ein Portfolio oder eine einzelne Position bestimmen. Eine Einzelposition kann zum Beispiel aus Aktien, Anleihen, Optionsscheinen oder Devisen bestehen, während sich ein Portfolio aus mehreren verschiedenartigen Finanztiteln zusammensetzt. Dagegen kann ein ganzer Unternehmensbereich zahlreiche Einzelpositionen und Portfolios umfassen. Außerdem sind die Risikoparameter zu identifizieren, die den Wert der festgelegten Risikoposition beeinflussen. Diese hängen neben der Position maßgeblich von unternehmensindividuellen Faktoren, wie der Geschäftstätigkeit, Größe, Kapitalstruktur und Branche, ab. So können beispielsweise Zinsen, Aktien- und Währungskursen, aber auch Preise für Rohstoffe und Fertigprodukte eine Rolle spielen. 222 Vgl. Beckström/Campbell (1995), S. 37 f.; Jorion (1997a), S. 88; Hartung (1999), S. 114; Fahrmeir/Künstler/Pigeot/Tutz (2001), S. 87. 223 Vgl. Jorion (1997a), S. 87 ff.; Saunders (1999), S. 38 f.; Schmidbauer (2000), S. 161 f.; Bartram (2000a), S. 1282; Gleißner/Lienhard (2001), S. 275. 224 Vgl. hierzu und ff. Jendruschewitz (1997), S. 22 ff.; Beder (1997a), S. 113 ff. 3. Prozessschritte des Risikomanagements110 Des Weiteren ist der Beobachtungszeitraum zu bestimmen, der auch als Stützperiode oder Datenhorizont bezeichnet wird. Die Wahl ist für die Qualität und Validität der Aussagen – unabhängig von der Berechnungsmethode, auf die später noch eingegangen wird – wichtig, da aus der Betrachtung und den Erfahrungen der Vergangenheit Aussagen über die Zukunft gemacht werden. In der Unternehmenspraxis stellt dies eine besondere Herausforderung dar, weil es keine belastbaren Erkenntnisse über die „richtige“ Länge des Beobachtungszeitraums gibt.225 So besteht bei der Wahl eines kurzen Zeitraums der Vorteil, aktuelle Daten zugrunde legen zu können. Gleichwohl kann dies zu einer Überschätzung der Risiken führen, sofern es sich um einen im Vergleich zu anderen Zeiträumen zu volatilen Zeitraum handelt (und umgekehrt). Zudem ist die Haltedauer der Risikoposition festzulegen, die auch als Liquidationszeitraum, Liquidationsperiode oder Zeithorizont bezeichnet wird. Sie entspricht dem Zeitraum zwischen dem Zeitpunkt der Risikoanalyse und der Auflösung der Risikoposition. Grundsätzlich orientiert sich die Festlegung der Haltedauer an den Eigenschaften der Risikoposition, wobei die Liquidität der Position sowie die mit der Auflösung verbundenen Kosten maßgeblich sind.226 Unter Liquidität wird die Möglichkeit des Anlegers verstanden, die betrachtete Risikoposition zu fairen Preisen verkaufen zu können. So besitzen Anlageformen wie Aktien oder Anleihen durch ihre Möglichkeit, sie an Börsen zu handeln, ein hohes Maß an Liquidität. Anlageformen wie Immobilien, Maschinen oder Kunstgegenstände sind dagegen weitestgehend nicht unmittelbar liquidierbar. Bei der Abwägung der Wahl des Haltezeitraums bedeutet dies, dass für leicht liquidierbare Risikopositionen eine kurze, und für nicht unmittelbar liquidierbare Risikopositionen eine längere Haltedauer zugrunde gelegt werden sollte.227 Damit ist aufgrund der eingeschränkten Prognostizierbarkeit bei längeren Zeithorizonten in vielen Fällen mit deutlich unschärferen Werten und Annahmen zu arbeiten, was zu ungenaueren Ergebnissen führt, als bei kürzeren Haltedauern. Letztlich ist das Konfidenzniveau festzulegen, das heißt die Wahrscheinlichkeit, mit der ein definierter Verlust nicht überschritten wird. Hierbei sollten die Höhe und die potentiellen Auswirkungen einer VaR-Überschreitung berücksichtigt werden. So kann die Auswirkung einer, mit nur einer sehr geringen Wahrscheinlichkeit eintretenden, Überschreitung des VaR für ein Unternehmen existenzbedrohend sein. Unternehmen, die ein höheres Maß an Sicherheit bevorzugen, werden dementsprechend tendenziell ein höheres Konfidenzniveau wählen. Damit wird vorgebeugt, dass der tatsächliche Verlust den VaR während der Haltedauer nicht übersteigt. In der Unternehmenspraxis kommen im Allgemeinen Konfidenzniveaus zwischen 95 % und 99 % zur Anwendung.228 225 Vgl. hierzu Jorion (1997a), S. 96;Meyer (1999), S. 198. 226 Vgl. Steiner/Bruns (2000), S. 74. 227 Vgl. Beder (1997b), S. 126; Kohlhof/Colina (2000), S. 33. 228 Vgl. Beckström/Campbell (1995), S. 31 f.; Jorion (1997a), S. 86 f.; Johanning (1998), S. 38. 3.2 Risikobeurteilung 111 3.2.2.4.1.3 Verfahren zur Value-at-Risk-Berechnung Zur Ermittlung des VaR können unterschiedliche Verfahren zur Anwendung kommen. Sie unterscheiden sich grundlegend in ihrer Vorgehensweise und führen im Ergebnis meist zu unterschiedlichen VaR-Werten.229 Die Verfahren unterscheiden sich bezüglich • des Vorgehens bei der Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung, • der Typen und Anzahl der Risikofaktoren, • der Annahmen über die Verteilungseigenschaften der jeweiligen Risikofaktoren sowie • der Berücksichtigung nicht-linearer Beziehungen zwischen Risikofaktoren und Risikoposition. Die Verfahren zur Value-at-Risk-Berechnung lassen sich in parametrische und nichtparametrische Ansätze unterscheiden. Die bekanntesten sind die Varianz-Kovarianz- Methode, die Historische Simulation und die Monte-Carlo-Simulation (vgl. Abb. 3-41).230 Value-at-Risk-Berechnungsmethoden ParametrischeAnsätze Nicht-parametrischeAnsätze Varianz-Kovarianz-Ansatz HistorischeSimulation Monte-Carlo-Simulation Abb. 3-41: Verfahren zur Value-at-Risk-Berechnung Die in Abb. 3-41 dargestellten Verfahren zur Value-at-Risk-Berechnung unterscheiden sich maßgeblich in ihrer Vorgehensweise. Bei dem parametrischen Ansatz müssen − im Gegensatz zu den Nicht-parametrischen Verfahren − die Momente der Wahrscheinlichkeitsverteilung, also Erwartungswert, Varianz, Schiefe, Kurtosis, und die Sensitivität der Risikoposition gegenüber den ausgewählten Risikofaktoren (wie zum Beispiel Zinsen oder Preisen) vorliegen. Es wird angenommen, dass die Verteilungen der Risikofaktoren bekannt und normalverteilt sind. Zudem wird davon ausgegangen, dass eine lineare Abhängigkeit zwischen den Risikofaktoren und der Position besteht, was einen wesentlichen Kritikpunkt des 229 Vgl. Bühler (1998), S. 222;Meyer (1999), S. 125 f. 230 Vgl. Jendruschewitz (1997), S. 64 ff.; Jorion (1997a), S. 186 ff.; Dowd (1998), S. 63 ff.; Meyer (1999), S. 201 ff.; Rudolf (2000), S. 381 ff.; Burger/Buchhart (2002), S. 124 ff. 3. Prozessschritte des Risikomanagements112 Verfahrens darstellt.231 Die Ermittlung des VaR erfolgt schließlich anhand der unterstellten Wahrscheinlichkeitsverteilung. Nicht-parametrische Verfahren basieren dagegen auf historischem Datenmaterial oder auf Daten, die aus Szenario-Simulationen gewonnen werden. Sie berücksichtigen die Entwicklung der Risikoposition anhand von Marktpreisschwankungen, wobei diese eben nicht − wie bei den parametrischen Ansätzen − durch statistische Parameter gewonnen werden. Damit sind diese Verfahren meist aufwendiger, da je nach Ansatz ein umfangreiches Datenmaterial erhoben werden muss oder ein hoher Simulationsaufwand besteht. Zur Veranschaulichung der Berechnung des VaR anhand der historischen Simulation soll folgendes Fallbeispiel dienen (vgl. Abb. 3-42):232 • Untersucht wird eine Risikoposition, die aus einer Aktie mit einem aktuellenWert von 20,22 € (t = 20) besteht. • Um den VaR für eine Haltedauervon einem Tag zu errechnen, werden zunächst die zurückliegenden täglichen Schlusskurse der Aktie in einem Zeitraum von 20 Tagen erfasst (Beobachtungszeitraum). • Anhand der absoluten täglichen Wertveränderungen werden die Renditen errechnet. • Im nächsten Schritt wird der jeweilige Aktienwert berechnet, der sich aus dem aktuellen Kurs von 20,22 € und der jeweiligen Rendite ergeben würde. • Anschließend wird der Gewinn bzw. Verlust berechnet, der sich aus der Differenz zwischen dem errechneten potentiellen Aktienwert und dem aktuellem Kurs ergibt. • Der resultierende Gewinn bzw. Verlust wird schließlich in aufsteigenderRangfolge sortiert (geordneter Gewinn/ Verlust). • Aus denWertänderungen der Aktie kann derVaR für eine eintägige Haltedauer abgeleitet werden • Betrachtet man den geordneten Gewinn bzw. Verlust wird deutlich, dass der maximal zu erwartende Verlust 0,87 € beträgt, das heißt mit einer Wahrscheinlichkeit von 100% wird der Verlust kleiner oder gleich 0,87 € sein. Der VaR für ein Konfidenzniveau von 95% (α = 5%) beträgt -0,51 €. Der zukünftige Verlust wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 95%nicht größer als 0,51 € sein. 231 Vgl. hierzu und ff. Ulmke/Schmale (1999), S. 218; Kohlhof/Colina (2000), S. 65; Rolfes/Kirmße (2000), S. 640 f. Zu Verfahren, die Nicht-Linearitäten berücksichtigen, vgl.Meyer (1999), S. 159 ff. 232 Beispiel mit Modifikationen entnommen aus Burger/Buchhart (2002), S. 126 f. 3.2 Risikobeurteilung 113 -0,87 € -0,51 € -0,38 € -0,34 € -0,28 € -0,26 € -0,23 € -0,19 € -0,18 € -0,12 € -0,11 € 0,29 € 0,37 € 0,39 € 0,52 € 0,55 € 0,57 € 0,58 € 0,74 € Geordneter Gewinn/ Verlust 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Zeitpunkt 20 19,00 19,54 20,34 20,89 19,99 19,65 20,21 20,58 20,98 20,78 21,54 22,09 22,41 21,99 21,87 21,74 21,55 21,31 21,01 20,74 Beobachtete Aktienkurse 20,22 2,84 % 4,09 % 2,70 % -4,31% -1,70% 2,85 % 1,83 % 1,94 % -0,95% 3,66 % 2,55 % 1,45 % -1,87% -0,55% -0,59% -0,87% -1,11% -1,41% -1,29% Rendite -2,51% 20,79 € 21,05 € 20,77 € 19,35 € 19,88 € 20,80 € 20,59 € 20,61 € 20,03 € 20,96 € 20,74 € 20,51 € 19,84 € 20,11 € 20,10 € 20,04 € 19,99 € 19,94 € 19,96 € Aktienwert 19,71 € 0,57 € 0,83 € 0,55 € -0,87 € -0,34 € 0,58 € 0,37 € 0,39 € -0,19 € 0,74 € 0,52 € 0,29 € -0,38 € -0,11 € -0,12 € -0,18 € -0,23 € -0,28 € -0,26 € Gewinn/ Verlust -0,51 € 0,83 € Abb. 3-42: Beispielhafte Berechnung des VaR anhand der Historischen Simulation Durch die Unterschiede haben die Verfahren immanente Vor- und Nachteile. Damit kann die Entscheidung für ein VaR-Verfahren nicht allgemeingültig vorgenommen werden. Sie hat sich vielmehr an den Gegebenheiten des Einzelfalls zu orientieren. Zudem ist der Kosten-Nutzen-Aspekt zu berücksichtigen. So kann eine Methode, die einen vermeintlich ungenaueren VaR-Wert liefert, gleichzeitig aber kostengünstig durchführbar ist, einen höheren Nutzen stiften als eine genauere, aber sehr aufwendige Methode.233 Die Abb. 3-43 fasst die wesentlichen Charakteristika und Unterschiede der aufgeführten Verfahren zusammen. 233 Vgl. Beckström/Campbell (1995), S. 59. Vgl. Beder (1997b), S. 126 ff. 3. Prozessschritte des Risikomanagements114 Methode ► ▼ Kriterium Verfahren Verteilungsannahme Nicht-lineare Positionen Vollständige Neubewertung Anspruch an die Datenbasis Rechengeschwindigkeit Erfassungvon Extremwerten Berücksichtigung von Schiefe und Kurtosis Implementierungsaufwand größte Vorteile größte Nachteile besteMethode bei Varianz-Kovarianz- Ansatz parametrisch Normalverteilung nein nein sehr hoch (Kovarianzmatrix aller Risikofaktoren notwendig) ehergering (aber abhängigvon derGröße der Kovarianzmatrix eher schlecht nein gering geringer Berechnungsaufwand, theoretisch gut fundiert Kritik an Normalverteilungsannahme bei linearen Positionen, stabilen Korrelationen und geringer Größe des Portfolios Historische Simulation nicht-parametrisch nicht erforderlich ja ja hoch (historische Zeitreihen derRisikofaktoren oderRisikoposition) hoch möglich ja hoch leichte Verständlichkeit, keine Verteilungsannahme und Korrelationen erforderlich Repräsentativität der Stichprobe des Beobachtungszeitraums erforderlich bei geringer Volatilität derRisikofaktoren/ -position und konstanterZusammensetzung des Portfolios nicht-parametrisch subjektiv, nutzenspezifisch definiert Monte-Carlo- Simulation ja ja mittel– sehr hoch (historische Zeitreihen zurSchätzungder Parameter) gering – sehr gering möglich ja hoch potentielle Exaktheit, recht flexibel einsetzbar Lange Rechenzeiten und hoher Implementierungsaufwand bei nicht-linearen Positionen und Zusammenwirken zahlreicher verschiedener Risikofaktoren Abb. 3-43: Gegenüberstellung ausgewählter VaR-Verfahren234 234 Vgl. Jorion (1997a), S. 202; Johanning (1998), S. 24 ff.; Meyer (1999), S. 213 ff.; Kohlhof/Colina (2000), S. 99 ff.; Oehler/Unser (2002), S. 155 ff. 3.2 Risikobeurteilung 115 3.2.2.4.1.4 Anwendungspotential und Grenzen des VaR Der VaR kann für unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden (vgl. Abb. 3-44).235 So bietet diese Kennzahl die Möglichkeit, Risikopotentiale verschiedener Bereiche, Portfolios oder Einzelpositionen zu aggregieren und zu vergleichen. Außerdem kann sie sowohl im Rahmen der internen Risikoberichterstattung als auch im Rahmen der Lageberichterstattung zum Einsatz kommen. Anwendungspotential des VaR Kenngröße für die Risikoberichterstattung Basis für den Aufbau von Limit-Systemen Grundlage für Kapitalallokation und Performance-Messung Basis für die Bestimmung der Eigenkapitalunterlegung Abb. 3-44: Allgemeine Anwendungsmöglichkeiten des VaR Daneben kann die Kenngröße als Basis für den Aufbau von Limit-Systemen dienen. So können mit Hilfe des VaR Grenzwerte festgelegt werden, innerhalb derer die berechtigten Personenkreise eigenverantwortlich Geschäfte schließen können.236 Hierbei ist zu berücksichtigen, dass die Zeitdauer, für die das Limit gilt, mit der Haltedauer der Risikoposition übereinstimmt. Außerdem ist in der Unternehmenspraxis beim Aufbau eines Limit-Systems zu beachten, dass die Überschreitung eines Limits nicht zwingend einen eindeutigen Hinweis auf die zu ergreifende, risikosteuernde Maßnahme gibt. Da ein VaR starken Schwankungen unterliegen kann, ist es möglich, dass die Kennzahl nach einer Überschreitung das Limit bald wieder unterschreitet. So kann zum Beispiel die Auflösung einer Risikoposition als Maßnahme unbegründet und wirtschaftlich nicht sinnvoll sein. Auch misst der VaR nicht die erwartete Höhe der Überschreitung, was eine Entscheidung für oder gegen entsprechende Maßnahmen erschwert. So sind bei einer nur vernachlässigbaren, geringen Überschreitung eventuell keinerlei Maßnahmen notwendig, während eine größere Überschreitung sofortiges Handeln erfordert.237 Zudem kann der VaR nicht nur bei der Risikobewertung, sondern auch bei der Performance- Messung eingesetzt werden.238 So kann die Kennzahl die Basis für eine Vielzahl von Performance-Maßen bilden. Mit dem Ziel, Rendite-Risiko-Relationen durch eine entsprechende Allokation des Risikokapitals zu optimieren, kann zum Beispiel das Risiko dem potentiellen 235 Vgl. hierzu und ff. Leippold/Heinzl (1996), S. 49; Jorion (1997a), S. 281 ff.; Pfennig/Schäfer (1997), S. 1012;Meyer (1999), S. 387. 236 Vgl. Johanning (1998), S. 97; Kohlhof/Colina (2000), S. 104. 237 Vgl. Meyer (1999), S. 391 ff. 238 Vgl. zur wertorientierten Unternehmensrechnung: Modigliani/Miller (1958), S. 261 ff.; Fama (1977), S. 3 ff.; Stewart (1991); Rappaport (1994); Lewis (1994), S. 62 ff.; Günther (1997); Copeland/Coller/Murrin (1998); Knorren (1998); Brealey/Myers (2000). 3. Prozessschritte des Risikomanagements116 Ertrag einer Position gegenübergestellt werden. Der VaR kann somit auch bei der strategischen Portfoliosteuerung wichtige Impulse geben.239 Außerdem ist der VaR ein von den Bankaufsichtsorganen anerkanntes Verfahren zur Bestimmung der Eigenkapitalunterlegung von Marktrisiken bei Kreditinstituten. Sie sind gesetzlich verpflichtet, Risiken aus Handelsgeschäften mit Hilfe interner Risikomodelle, das heißt Risikobewertungsverfahren wie dem VAR, zu berechnen. Diese Modelle unterliegen strengen Anforderungen und sind durch die entsprechende Institution zu genehmigen.240 Wie bereits gezeigt, wird der VaR zur Bewertung und Steuerung von Marktrisiken eingesetzt und findet − vor allem aufgrund des großen bilanziellen Anteils finanzieller Vermögensgegenstände − im Bankenumfeld ein großes Anwendungspotential. Sollen dagegen andere Risiken bewertet werden, stößt der VaR an seine Grenzen (vgl. Abb. 3-45), was den Einsatz dieser Kennzahl vor allem bei Industrie- oder Handelsunternehmen stark einschränkt.241 Hier liegen die meisten Risiken nicht im Finanzbereich, sondern resultieren aus dem operativen Geschäft oder strategischen Entscheidungen. Damit stehen Kennzahlen wie der Cash Flow oder der Jahresüberschuss und deren Schwankungen im Zeitablauf im Fokus. Grenzen beim Einsatz des VaR in Nicht-Banken Definition und Abgrenzung der VaR-relevanten Risikopositionen Unterschiedliche Länge des Betrachtungshorizonts Fehlende personelle Kompetenz in Nichtbanken Abb. 3-45: Grenzen des VaR bei Nicht-Banken Mit Blick auf die finanziellen Vermögensgegenstände erschwert außerdem die Länge des Beobachtungszeitraums die VaR-Berechnung bei Nicht-Banken.242 Während bei Banken der Fokus auch auf kurzfristigen Wertveränderungen eines Portfolios liegt, spielen bei Nicht- Banken eher langfristige Schwankungen eine Rolle. Aus diesem Grund sind hier deutlich größere Zeithorizonte relevant. Je länger aber der Beobachtungszeitraum, desto schwieriger wird es, Wahrscheinlichkeitsaussagen zu treffen und die für die Berechnung benötigten Beobachtungen durchzuführen. Zudem sprechen häufig limitierte Personalbudgets gegen den Einsatz des VaR.243 So werden für die Pflege, Wartung und Weiterentwicklung Experten benötigt. In Anbetracht der eingeschränkten Anwendungsmöglichkeiten bei Industrie- und Handelsunternehmen und des meist schlechten Kosten-Nutzen-Verhältnisses ist der Einsatz häufig nicht sinnvoll. 239 Vgl. Hille/Burmester/Otto (2000), S. 190 ff.; Bremke/Bußmann (2000), S. 128 ff. 240 Vgl. Bühler/Korn/Schmidt (1998), S. 65; Kohlhof/Colina (2000), S. 22. 241 Vgl. hierzu und ff. Dowd (1998), S. 239; Bartram (2000a), S. 1280 f. 242 Vgl. Hayt/Song (1997), S. 333 f.; Dowd (1998), S. 239; Ulmke/Schmale (1999), S. 220 f. 243 Vgl. Ulmke/Schmale (1999), S. 222. 3.2 Risikobeurteilung 117 Letztlich ist festzuhalten, dass der VaR zur Bewertung und Steuerung von Marktrisiken ein anerkanntes Verfahren darstellt. Insbesondere die Zusammenfassung des gesamten Risikopotentials in einer Zahl stellt eine Stärke dieser Kenngröße dar. So lassen sich unterschiedliche Positionen unmittelbar vergleichen und unter Berücksichtigung von Verbundeffekten aggregieren. Bei der Anwendung des VaR sind allerdings die angeführten Grenzen sowie die hohe Abhängigkeit von den zugrundegelegten Prämissen und dem gewählten Berechnungsverfahren zu berücksichtigen.244 3.2.2.4.2 Cash-Flow-at-Risk Die Ausführungen zum VaR haben verdeutlicht, dass die Kenngröße bei Industrie- und Handelsunternehmen nur stark eingeschränkt genutzt und nur für spezifische Risikobewertungen angewendet werden kann. Mit dem Cash-Flow-at-Risk (CFaR), der eine Modifikation des VaR-Ansatzes darstellt, wird fortfolgend ein Ansatz vorgestellt, der den Charakteristika und Bedarfen von Nicht-Banken Rechnung trägt. Mit dem Cash Flow bildet hier eine zentrale unternehmerische Erfolgs- und Steuerungsgröße den Ausgangspunkt.245 Es lassen sich allerdings auch andere Erfolgskennzahlen (wie zum Beispiel Jahresüberschuss, EBIT oder EBT) zugrunde legen. 3.2.2.4.2.1 Prinzip des Cash-Flow-at-Risk Unter dem CFaR wird im Allgemeinen der niedrigste Cash Flow verstanden, der mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit während eines bestimmten Zeitraums mindestens erreicht wird.246 Alternativ kann der CFaR auch als die, bei gegebenem Konfidenzniveau, maximal mögliche negative Abweichung vom erwarteten Cash Flow gesehen werden. Das Prinzip besteht darin, für die risikobehaftete Steuerungsgröße (also hier dem Cash Flow) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu ermitteln und daraus den CFaR abzuleiten. Der CFaR lässt sich mit Hilfe unterschiedlicher Methoden berechnen (vgl. Abb. 3-46). Berechnung des CFaR CFaR-Berechnung auf Basis geschätzter Cash Flow-Volatilitäten CFaR-Berechnung auf Basis eines Business Risk Models Abb. 3-46: Verfahren zur Berechnung des VaR bei Nicht-Banken Die Berechnung des CFaR auf Basis geschätzter Cash-Flow-Volatilitäten entspricht dem bereits oben dargestellten parametrischen Ansatz. Das Prinzip besteht also darin, die Wahr- 244 Vgl. Beder (1997a), S. 113 ff.; Bode/Mohr (1997), S. 695; Bühler/Korn/Schmidt (1998), S. 65. 245 Vgl. Ulmke/Schmale (1999), S. 223. 246 Vgl. hierzu und ff. Hayt/Song (1997), S. 333 ff.; Shimko (1997), S. 345 ff.; Turner (1997), S. 341 ff.; Dowd (1998), S. 239 ff.; Bühler (1998), S. 225; Bartram (2000a), S. 1281 f. 3. Prozessschritte des Risikomanagements118 scheinlichkeitsverteilung durch bestimmte Verteilungsannahmen festzulegen, die sich auf die Risikogröße beziehen. Analog zur VaR-Methodik sind zunächst die Momente der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu schätzen. Die Ermittlung des CFaR erfolgt sodann anhand der unterstellten Verteilung. Die Qualität der Ergebnisse ist von der richtigen Einschätzung der Cash Flow-Volatilitäten abhängig. In der Unternehmenspraxis ist es allerdings schwierig, gerade bei größeren Betrachtungszeiträumen Risikogrößen wie den Cash Flow aufgrund der Vielzahl unbekannter zukünftiger Faktoren und der Veränderung des Wettbewerbsumfelds hinreichend sicher zu bestimmen. Längere Zeiträume erschweren die Vorhersagbarkeit der relevanten Parameter und die Wahrscheinlichkeitsaussagen werden zunehmend ungenauer. Zudem wird man geneigt sein, sich auch an historischen Cash Flow-Werten zu orientieren, was das Ergebnis zusätzlich verzerren kann.247 Die Verwendbarkeit historischer Daten für die Simulation zukünftiger Ereignisse ist stets kritisch zu hinterfragen. Neben der Berechnung des CFaR auf Basis geschätzter Cash-Flow-Volatilitäten kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung mit Hilfe eines Business Risk Models ermittelt werden.248 Hiermit werden die Zusammenhänge zwischen Risikofaktoren (Einflussgrößen) und der Risikogröße (hier dem Cash Flow) abgebildet. Die Abb. 3-47 zeigt die Vorgehensweise bei der Entwicklung eines Business Risk Model. Unternehmensplanung Deterministische Risikofaktoren Deterministischer Cash-Flow Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Risikofaktoren Sensitivitäten der Risikofaktoren Wahrscheinlichkeitsverteilung des Cash Flow Abb. 3-47: Vorgehen bei der Entwicklung eines Business Risk Model Den Ausgangspunkt bildet die Unternehmensplanung, in der auf Basis geschätzter Risikofaktoren (wie zum Beispiel Zinsen oder Rohstoffpreise) prognostizierte Umsätze ermittelt und Plan-Bilanzen sowie Plan-GuV aufgestellt werden. Allerdings wird häufig nur ein bestimmtes, auf festgelegten Risikofaktoren basierendes Szenario angenommen, auf dessen Grundlage die Unternehmensplanung erstellt wird. Beim Business Risk Modell reicht diese eindimensionale Sichtweise nicht aus, da die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der relevanten Risikofaktoren benötigt werden. Um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der betrachteten Risikogröße zu entwickeln, sind die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen prognostizierten, risikobehafteten Zielgrößen und der sie beeinflussenden Risikofaktoren zu bestimmen.249 Die Festlegung dieser Sensiti- 247 Vgl. Bartram (2000a), S. 1282 f. 248 Vgl. hierzu und ff. Pfennig (2000), S. 1301 ff.; Turner (1997), S. 341. 249 Vgl. Hayt/Song (1997), S. 334. 3.2 Risikobeurteilung 119 vitäten ist der wesentliche Bestandteil dieser Methodik. Sensitivitäten zeigen auf, wie stark der Cash Flow durch bestehende Risikofaktoren beeinflusst wird.250 Es gibt unterschiedliche Methoden, um Sensitivitäten zu ermitteln. So lassen sich zum Beispiel über Elastizitäten, die die prozentuale Änderung einer Größe in Bezug auf die prozentuale Änderung eines Risikofaktors ausdrücken, Zusammenhänge ableiten.251 Hierzu sind meist Schätzungen vorzunehmen, die zum Beispiel bei Verfügbarkeit aussagefähiger historischer Daten auf einer Regressionsanalyse basieren können. Alternativ können Sensitivitäten mit Hilfe einer Expertenbefragung ermittelt werden. Nach der Ermittlung der Sensitivitäten und der Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Risikofaktoren, lässt sich − beispielsweise mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation − die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Cash Flow erzeugen (vgl. Abb. 3-48). Analog zur Vorgehensweise beim VaR lässt sich abschließend der CFaR für beliebige Konfidenzniveaus ermitteln. Simulierte Risikofaktoren 1 Szenario Unternehmensplanung und Sensitivitäten Cash Flow Häufigkeit (in %) Simulierte Risikofaktoren 2 Szenarien Unternehmensplanung und Sensitivitäten Cash Flow Häufigkeit (in %) Simulierte Risikofaktoren 10.000 Szenarien Unternehmensplanung und Sensitivitäten Cash Flow Häufigkeit (in %) Abb. 3-48: Vorgehen bei der CFaR-Ermittlung mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation252 3.2.2.4.2.2 Anwendungspotential des Cash-Flow-at-Risk Wie bereits eingangs erwähnt, hat der CFaR aufgrund seiner Charakteristika ein größeres Anwendungspotential bei Nicht-Banken, als das traditionelle VaR-Verfahren. Obwohl sich die Konzepte ähneln und beide die maximale negative Ausprägung einer Zielgröße für ein 250 Vgl. Miller (1998), S. 497 ff.; Bartram (2000b), S. 243 ff. 251 Vgl. Turner (1997), S. 342 f.; Bartram (2000a), S. 1283 f. 252 Angelehnt an Hayt/Song (1997), S. 336. 3. Prozessschritte des Risikomanagements120 definiertes Konfidenzniveau in einem bestimmten Zeitraum quantifizieren, hat der CFaR Vorteile, die sich durch die konzeptionellen Unterschiede begründen (vgl. Abb. 3-49).253 Unterschiede zwischen VaR und CFaR Definition des Risikos Definition derRisikoposition Zeithorizont der Risikobetrachtung Abb. 3-49: Konzeptionelle Unterschiede zwischen VaR und CFaR Der wesentliche Unterschied liegt in der Risikodefinition. Während beim VaR die Wertver- änderung einer Risikoposition als Zielgröße definiert ist, wird beim CFaR eine Stromgröße − wie zum Beispiel der Cash Flow − verwendet. Die Wahl der Zielgröße kann sich an den zur Unternehmenssteuerung verwendeten Kennzahlen orientieren. Wichtig ist, dass es sich um eine zentrale Steuerungsgröße des Unternehmens handelt und dass diese eine Strom- und keine Wertgröße darstellt. Der Vorteil einer Stromgröße ergibt sich aus deren Bedeutung für Industrie- und Handelsunternehmen, wohingegen Marktwerte einzelner Positionen nur von nachgelagertem Interesse sind.254 So gibt beispielsweise der Cash Flow als wichtiger Finanz- und Erfolgsindikator Auskunft darüber, ob das Unternehmen aus eigener Kraft finanzielle Mittel erwirtschaften kann. Außerdem stehen derartige Erfolgsgrößen auch bei der wertorientierten Unternehmensführung im Fokus, da sie einen Einfluss auf den Unternehmenswert haben. Schließlich besteht durch die Verwendung dieser Kennzahlen ein unmittelbarer Zusammenhang zur Unternehmensplanung, so dass durch die vorhandenen Plandaten eine Doppelarbeit zu einem bestimmten Grad vermieden werden kann und die Ergebnisse leicht interpretierbar und interdisziplinär nachvollziehbar sind. Ein weiterer Unterschied besteht in der Definition der Risikoposition. Im Gegensatz zum VaR, bei dem das maximale Verlustpotential für eine Risikoposition oder ein Portfolio bestimmt wird, umgreift das CFaR-Konzept durch die Verwendung des Cash Flow oder einer ähnlichen Steuerungsgröße das gesamte Unternehmen oder − je nach Fokus − die wesentlichen Geschäftseinheiten. Damit werden im Gegensatz zum VaR-Konzept neben den Marktrisiken auch nicht-finanzielle Risiken berücksichtigt und mittels einer zentralen Steuerungsgröße ausgerückt. Neben der unterschiedlichen Definition der Risikoposition ist der Zeithorizont der Risikobetrachtung als Unterscheidungsmerkmal zu erwähnen. Während der VaR normalerweise für eine kurze Haltedauer ermittelt wird, ist der Zeithorizont bei der CFaR-Bestimmung an den 253 Vgl. Turner (1997), S. 341 ff.; Pfennig (2000), S. 1300; Burger/Buchhart (2002), S. 137. 254 Vgl. Hayt/Song (1997), S. 334; Burger/Buchhart (2002), S. 138 und 144 f. 3.2 Risikobeurteilung 121 im Unternehmen üblichen Planungshorizont anzulehnen.255 Die Ausrichtung des CFaR- Konzepts auf größere Zeithorizonte steht in Einklang mit der nur untergeordneten Bedeutung kurzfristiger Schwankungen von Kenngrößen wie dem Cash Flow. Hier spielen Quartale, Halbjahre, Jahre oder Mehrjahreszeiträume eine Rolle. Aufgrund der Charakteristika und den immanenten Vorteilen hat der CFaR-Ansatz ein großes Anwendungspotential.256 Neben den bereits erwähnten Anwendungsfeldern kann das Konzept eingesetzt werden, um die Abhängigkeit der Zielgröße von einzelnen Risikoarten zu quantifizieren und daraus Steuerungsmaßnahmen mit dem Ziel abzuleiten, die betrachtete risikobehaftete Zielgröße zu stabilisieren. Darüber hinaus können durch die so gewonnenen Informationen über potentielle zukünftige Erfolgsentwicklungen Entscheidungen über Investitions- und Finanzierungsmaßnahmen erleichtert werden. Schließlich lassen sich auch auf Basis des CFaR Limit- und Kontrollstrukturen entwickeln und implementieren. 3.2.2.4.3 Kritische Würdigung des VaR und CFaR als statistisches Risikomaß Die wesentliche Schwäche der statistischen Kennziffern VaR und CFaR ist darin zu sehen, dass sie nur einen Punkt der Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreiben.257 Es wird lediglich die Wahrscheinlichkeit berücksichtigt, mit welcher der tatsächliche Verlust den VaR bzw. CFaR überschreiten kann, nicht aber die Höhe der möglichen Überschreitungen. Gerade aber die Kenntnis über das Ausmaß einer potentiellen Überschreitung stellt in der Unternehmenspraxis eine wichtige Information dar. Es ist ein Unterschied, ob es sich bei der Überschreitung nur um einen kleinen, für ein Unternehmen unbedeutenden oder um einen großen, möglicherweise existenzbedrohenden Betrag handelt. Diese Schwäche zeigt sich vor allem, wenn man mit Hilfe dieses statistischen Risikomaßes Investitionsalternativen miteinander vergleichen und beurteilen will. So ist es zum Beispiel möglich, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilungen zweier Investitionsalternativen bei gegebenem Konfidenzniveau den gleichen VaR und die gleiche erwartete Rendite aufweisen, sich aber in der Höhe der möglichen Verlustüberschreitung deutlich voneinander unterscheiden.258 Diesen unterschiedlichen Risikogehalt erkennt die Kennziffer jedoch nicht. Eine Investitionsentscheidung auf dieser Grundlage kann also dazu führen, dass der Erwartungsnutzen eines Entscheiders nicht maximiert wird.259 So würde zum Beispiel ein risikoaverser Investor bei zwei Alternativen mit gleichem VaR und gleichem erwarteten Ergebnis, bei gegebenem Konfidenzniveau diejenige wählen, die die geringere Verlusterwartung hat. Die Information liefert das Risikomaß allerdings nicht. So kann eine rationale Entscheidung für oder gegen eine der beiden Investitionsalternativen unter der Annahme eines risikoaver- 255 Vgl. Pfennig (2000), S. 1301. 256 Vgl. Dowd (1998), S. 240; Pfennig (2000), S. 1304. 257 Vgl. hierzu und ff. Guthoff/Pfingsten/Wolf (1998), S. 143. 258 Vgl. Meyer (1999), S. 58. 259 Vgl. zur Theorie des Erwartungsnutzens Beckström/Campbell (1995), S. 34 ff.; Houthakker/Williamson (1996), S. 95 ff.; Bodie/Kane/Marcus (1999), S. 150 ff. Die Theorie unterstellt, dass sich ein Investor nach dem Bernoulli-Prinzip streng rational verhält, wenn er aus verschiedenen Anlagealternativen diejenige wählt, die seinen Erwartungsnutzen maximiert. Ausgangspunkt ist seine individuelle Nutzenfunktion, in der seine Risikopräferenz zum Ausdruck kommt. 3. Prozessschritte des Risikomanagements122 sen Verhaltens nicht getroffen werden. Die Kennzahlen VaR und CFaR sind damit als alleiniges Entscheidungskriterium in Frage zu stellen.260 Eine Möglichkeit, die Schwäche bei der Alternativenwahl aufzuheben, besteht in der Anwendung des Lower Partial Moments (LPM) als ergänzendes Risikomaß. Bei den LPM handelt es sich um Downside-Risikomaße, die den unteren Teil der Wahrscheinlichkeitsfunktion beschreiben.261 Grundsätzlich lassen sich LPM von beliebigem Grad bestimmen; ökonomisch sinnvoll interpretierbar sind aber nur die LPM vom Grad Null bis Zwei. An dieser Stelle ist die Betrachtung des LPM1 ausreichend, da die Kennzahl die Verlusterwartung (also die Höhe des Verlustpotentials) bzw. den Erwartungswert der Unterschreitung eines festzulegenden Zielwertes anzeigt.262 So ermöglicht dieser zusätzliche Informationsgehalt eine rationale Wahl zwischen Investitionsalternativen, die den gleichen VaR bzw. CFaR und dieselbe erwartete Rendite aufweisen, sich allerdings in der Höhe der möglichen Zielverfehlung voneinander unterscheiden.263 Setzt man eine Risikoaversion eines Investors voraus, so führt seine Entscheidung, die sich am LPM1 orientiert, zur Maximierung seines Erwartungsnutzens. Abschließend sei noch einmal hervorgehoben, dass sowohl der VaR als auch der CFaR in die Klasse der Downside-Risikomaße einzuordnen sind. Sie beziehen sich als asymmetrische Risikomaße nur auf die Realisationen, die unterhalb eines bestimmten Niveaus – das heißt eines Zielwertes oder einer Zielrendite – liegen.264 Gerade in dieser einseitigen Betrachtung liegt die häufig geübte Kritik: Zwar entsprechen diese Größen der in der Unternehmenspraxis vorherrschenden Auffassung von Risiko als Verlustgefahr, allerdings ist aus Sicht eines Investors die Vernachlässigung des Upside-Potentials zu kritisieren.265 3.2.3 Grenzen der Risikobeurteilung Die Risikobeurteilung ist als kontinuierliche Analyse, Bewertung und Klassifizierung der Risiken zu begreifen, die sich auf die unternehmerischen Strategien und Ziele auswirken. Unter Berücksichtigung dieser Zielsetzung und Aufgabenstellung ist deutlich geworden, dass kein Instrument aufgrund der unterschiedlichen Ausrichtungen für sich genommen dem Anspruch in vollem Umfang gerecht wird, die Risikosituation ganzheitlich und aussagekräftig abzubilden. Vielmehr bedarf es je nach Risikosituation und Bedarf einer integrierten Anwendung der Instrumente entsprechend ihren Eigenschaften. So können Einzelrisiken mit Hilfe von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß beurteilt und in einem Risikoportfolio dargestellt werden. Zudem lassen sich Schadenerwartungswerte oder – mit Hilfe des Instruments des annualisierten Erwartungswerts – ein an- 260 Vgl. Johanning (1998), S. 46 ff. 261 Vgl. Fishburn (1977), S. 116 ff.; Guthoff/Pfingsten/Wolf (1998), S. 145 ff. 262 Vgl. Guthoff/Pfingsten/Wolf (1998), S. 137 ff.; Scheuenstuhl/Zagst (2000), S. 946. 263 Vgl. Meyer (1999), S. 59; Oehler/Unser (2002), S. 27. 264 Vgl. Meyer (1999), S. 43. 265 Vgl. z.B. Büschgen (1998), S. 865; Baetge/Jerschensky (1999), S. 171; Meyer (1999), S. 48 f.; Oehler/Unser (2002), S. 13. 3.3 Risikosteuerung 123 nualisierter Gesamtwert des Schadens berechnen. Außerdem können bei der Risikobeurteilung Scoring-Modelle ohne großen Aufwand zum Einsatz kommen, was am Beispiel des Business Environmental Risk Index skizziert wurde. Darüber hinaus lassen sich mit Hilfe kennzahlengestützter Jahresabschlussanalysen – exemplarisch dargestellt am KNN BP-14 – Erkenntnisse über die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage sowie die wirtschaftliche Entwicklung gewinnen. Das Instrument lässt auch eine Einschätzung der Unternehmensbonität und Bestandsfestigkeit zu. Schließlich können mit dem VaR und CFaR zwei Kenngrößen eingesetzt werden, mit denen sich das Gesamtrisiko in einer Zahl ausdrücken lässt. In der Praxis sollten Unternehmen ihre Risiken mindestens anhand von Wahrscheinlichkeit und Schadensausmaß bewerten. Zwar unterliegt diese Beurteilung subjektiven Einflüssen und vernachlässigt potentielle Risikointerdependenzen durch die punktuelle Darstellung von Einzelrisiken. Der wesentliche Vorteil dieses Instruments liegt aber in der einfachen und intuitiven Anwendbarkeit und Nachvollziehbarkeit. So kann der Bewertungsansatz in allen Unternehmensteilen unmittelbar zum Einsatz kommen. Außerdem können durch die Visualisierung der verschiedenen Risiken in einem Risikoportfolio und der Festlegung von Risikoschwellen Impulse für die Risikosteuerung gegeben werden. Es sei noch einmal darauf hingewiesen, dass die Instrumente nur bedingt verlässliche Prognosen zulassen und eine Ungenauigkeit bei der Risikoeinschätzung nicht ausgeschlossen werden kann.266 So können Instrumente stets nur unterstützen; das „Überlegen“ und „Nachdenken“ ersetzen sie nicht. Dieser Makel wiegt besonders schwer, als dass die Risikobeurteilung eine wesentliche Grundlage für die Risikosteuerung darstellt. Trotz der Schwächen sollten Instrumente unterstützend eingesetzt werden, um das Risikobewusstsein zu schulen und die Verantwortlichen mit der Thematik vertraut zu machen. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass die Instrumente einheitlich zur Anwendung kommen. Dies lässt sich zum Beispiel in der Unternehmenspraxis durch Richtlinien festlegen und muss durch die verantwortlichen Personen nachgehalten werden. 3.3 Risikosteuerung 3.3.1 Ziele und Aufgaben der Risikosteuerung Das Ziel der Risikosteuerung besteht darin, die identifizierten und beurteilten Risiken entsprechend der Unternehmensstrategie zu beeinflussen.267 Die Hauptaufgabe besteht in der Bestimmung und Koordination geeigneter Maßnahmen. Eine weitere Aufgabe besteht in der kontinuierlichen Überprüfung und Kontrolle der Effektivität und Effizienz der ergriffenen Maßnahmen. Durch die laufende Überprüfung und Anpassung der risikosteuernden Maßnahmen sowie die Kontrolle der Maßnahmendurchführung wird sichergestellt, dass die aktuelle Risikosituation mit der angestrebten Sollsituation übereinstimmt.268 266 Vgl. Schneider (2001), S. 181 ff. 267 Vgl. hierzu und ff. Haller (1986a), S. 31 f.; Gutmannsthal-Krizanits (1994), S. 467; Hornung/Reichmann/Diederichs (1999), S. 321. 268 Vgl. Diederichs/Richter (2001), S. 140 f.

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References

Zusammenfassung

Risikomanagement und Risikocontrolling

Dieses Standardwerk beschäftigt sich mit Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten bei der Einrichtung und Weiterentwicklung von Risikomanagement- und Risikocontrolling-Systemen. Es bietet sowohl für den lösungssuchenden Praktiker als auch für den Wissenschaftler einen großen Fundus an wertvollem Wissen und liefert zahlreiche Anregungen und Hilfestellungen sowie in der Unternehmenspraxis erprobte Lösungen und Instrumente.

Aus dem Inhalt:

- Grundlagen des Risikomanagements und Risikocontrollings

- Anforderungskatalog an das Risikomanagement und die risikoorientierte Lageberichterstattung seitens des Gesetzgebers und des Wirtschaftsprüfers

- Internes Kontrollsystem (IKS), COSO und Internes Kontroll- und Risikomanagementsystem bezogen auf den Rechnungslegungsprozess

- Prozessschritte des Risikomanagements und Vorstellung praxiserprobter Instrumente zu deren Unterstützung

- Gestaltung einer Risikomanagement-Organisation, Abgrenzung von Risikomanagement und Interner Revision sowie Anforderungen an den Risikomanager

- Empfehlungen zum Aufbau einer chancen- und risikoorientierten Berichterstattung (Balanced Chance und Risk Card)

- Risikomanagement im DAX30

Der Autor:

Dr. Marc Diederichs leitet das Konzernrisikomanagement der Aurubis AG, Hamburg. Davor war er verantwortlich für das Corporate Risk & Insurance Management der Beiersdorf AG, Hamburg. Neben seiner beruflichen Laufbahn veröffentlicht der Autor Beiträge in Fachzeitschriften und Fachbüchern, leitet Seminare und hält Vorträge zu den Themen Risikomanagement und Risikocontrolling.

"Dr. Diederichs gelingt es auf konstruktive und anschauliche Weise, die Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten des Risikomanagements sowie des Risikocontrollings herauszustellen. Er bietet damit Praktikern und Wissenschaftlern ein Standardwerk, welches durch seine anschauliche Struktur sowie seine unkomplizierte Ausdrucksweise besticht. Mit zahlreichen Abbildungen und präzisen Begriffserklärungen ist es eine verständliche Lektüre, die einen breiten Überblick über das Themenfeld liefert."

Antonia Köhler, ZfCM - Zeitschrift Controlling & Management, 6/2012, S.450

"Diederichs Ansatz des Risikomanagements und des Risikocontrollings, vor allem die hier vorgeschlagenen Aufgaben und Instrumente, können in verschiedenen Branchen angewandt werden. Selbstverständlich müssen Aufgaben und Instrumente hier entsprechend konkretisiert und angepasst werden, aber auch hierzu gibt das Buch Hinweise... Das Buch kann daher jedem empfohlen werden, der sich in Theorie und Praxis mit Risikomanagement und Risikocontrolling beschäftigt."

Peter Bömelburg, Zeitschrift Die Wirtschaftsprüfung, 15-2011, zur Vorauflage