Content

4.2 Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme in:

Peter Kajüter

Risikomanagement im Konzern, page 389 - 400

Eine empirische Analyse börsennotierter Aktienkonzerne

1. Edition 2011, ISBN print: 978-3-8006-3440-8, ISBN online: 978-3-8006-4868-9, https://doi.org/10.15358/9783800648689_389

Bibliographic information
4.2  Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme 365 Merkmalen auszuwählen. Mit zunehmender Zahl an Merkmalen, die zur Kennzeichnung eines Typs herangezogen werden, steigt zwar die Homogenität der jeweiligen Typen, gleichzeitig wird die Gruppe der ähnlichen Objekte aber auch kleiner. Daraus ergibt sich das Dilemma zwischen zunehmender Bestimmtheit und abnehmender Allgemeingültigkeit, das nur durch einen Kompromiss zu lösen ist. Neben diesen grundlegenden Überlegungen sind auch methodische Aspekte bei der Typologiebildung zu berücksichtigen. Hierauf wird im Folgenden kurz eingegangen, bevor die entwickelte Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen dargestellt und interpretiert wird. 4.2 Entwicklung einer Realtypologie  für Risikomanagementsysteme 4.2.1 Methodische Grundlagen Die Bildung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen zielt darauf ab, aus der Vielzahl unterschiedlich ausgeprägter Risikomanagementsysteme Gruppen zu bilden, die eine ähnliche Struktur aufweisen. Eine statistische Methode, die eine solche Gruppenbildung unterstützt, ist die Cluster‐ analyse.1 Hierbei handelt es sich um ein multivariates Verfahren, das die zu untersuchenden Objekte derart in Gruppen zusammenfasst, dass die Objekte innerhalb einer Gruppe möglichst homogen sind, gleichzeitig aber zwischen den Gruppen möglichst große Unterschiede bestehen. Zur Messung der Ähnlichkeit bzw. Unähnlichkeit werden dabei mehrere Merkmale simultan berücksichtigt. Da mit der Clusteranalyse die Identifizierung im Vorhinein unbekannter Gruppen angestrebt wird, stellt sie eine explorative, strukturentdeckende Methode dar, die keine Annahmen über die Beziehungen zwischen den Merkmalen erfordert. Strenggenommen ist es irreführend, von „der“ Clusteranalyse zu sprechen, da unter diesem Begriff eine ganze Reihe verschiedenartiger statistischer Verfahren zusammengefasst werden.2 Um die Ergebnisse der Clusteranalyse nachvollziehen zu können, ist es daher erforderlich, die eingesetzten Verfahren offen zu legen und ihre Auswahl zu begründen. Dem kommt vor allem deshalb eine zentrale Bedeutung zu, weil die verschiedenen Clusterverfahren zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Aus diesem Grunde werden im Folgenden das weitere Vorgehen und die dabei eingesetzten Verfahren kurz erläutert. Es lassen sich insgesamt sechs Schritte unterscheiden. 1 Vgl. Steinhausen/Langer (1977); Punj/Stewart (1983); Lorr (1983); Brosius (2002), S. 627ff.; Backhaus et al. (2011), S. 395ff. 2 Vgl. Backhaus et al. (2011), S. 397. 366 4  Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen (1) Auswahl der Merkmale Zunächst sind die Merkmale zu bestimmen, anhand derer die Ähnlichkeit der Risikomanagementsysteme gemessen werden soll. Weder zur Anzahl dieser Merkmale noch zu den Kriterien für ihre Auswahl gibt es eindeutige Vorschriften. In der Literatur besteht jedoch dahingehend Einigkeit, dass nur solche Merkmale in die Clusteranalyse eingezogen werden sollten, die zum einen aus theoretischer Sicht für die Untersuchung besonders relevant erscheinen und zum anderen ein hohes Differenzierungspotenzial aufweisen.1 Letzteres impliziert, dass konstante Merkmale, also solche, die bei allen Objekten dieselbe Ausprägung haben, ausgeschlossen werden sollten, da sie zu einer Nivellierung der Unterschiede zwischen den Objekten und dadurch zu Verzerrungen im Gruppierungsprozess führen können. Verzerrungen können aber auch durch die Verwendung von Variablen verursacht werden, die stark miteinander korrelieren und auf diese Weise in der Clusteranalyse ein besonders hohes Gewicht erhalten. Es ist daher darauf zu achten, dass zwischen den Merkmalen keine starken Korrelationen (z.B. mit r > 0,6) vorliegen, um eine Gleichgewichtung der Merkmale sicherzustellen. Auf der Grundlage dieser Überlegungen und unter Rückgriff auf das in Kapitel 2 entwickelte Beschreibungssystem wurden für die Typenbildung fünfzehn Merkmale ausgewählt, mit denen die wesentlichen konstitutiven und prozessualen Gestaltungsparameter von Risikomanagementsystemen in Konzernen erfasst werden. Diese Merkmale und ihre Operationalisierung sind in Tab. 4.2–1 zusammengefasst. So werden mit der Spezialisierung und der Koordination des Risikomanagements die beiden Grundmerkmale der organisatorischen Gestaltung berücksichtigt. Zudem wird mit der Integration des Risikomanagements dessen Abgrenzung bzw. Verknüpfung mit dem Controllingsystem des Konzerns beschrieben. Bei den Objekten des Risikomanagements werden allein die Chancen als Merkmal ausgewählt, da die Erfassung von Risiken nur geringes Differenzierungspotenzial bietet. Die methodische Unterstützung des Risikomanagements bildet schließlich ein weiteres zentrales Merkmal, dessen Ausprägung anhand der Anzahl der in der Konzernzentrale eingesetzten Instrumente gemessen wird. Eine Beschränkung auf dieses Merkmal erscheint aufgrund der relativ hohen Korrelation mit der Einsatzhäufigkeit und der methodischen Unterstützung in Tochtergesellschaften sinnvoll. Die weiteren in die Typenbildung einbezogenen Merkmale beziehen sich auf die drei Subsysteme des Risikomanagements. Dazu gehören bei der Risikofrüherkennung Gestaltungsparameter zur Risikoidentifikation, Risikobewertung und Risikokommunikation. Analog wird die Risikobewältigung durch Merkmale zur Risikosteuerung und Risikokontrolle abgebildet. Bei Ersterer bleibt die Versicherung von Risiken in Captives unberücksichtigt, da diese nur bei sehr wenigen Konzernen zu beobachten war und daher nicht das erforderliche Differenzierungspotenzial aufweist. Schließlich runden drei Merkmale aus dem Bereich der internen Überwachung des Risikomanagements das Merkmalsspektrum ab. 1 Vgl. Maier (2001), S. 149; Brosius (2002), S. 628f. 4.2  Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme 367 Die Merkmale wurden teilweise durch einzelne Indikatoren operationalisiert, teilweise aber auch durch Indizes, welche die Ausprägungen mehrerer Teilmerkmale aggregieren (z.B. wurden die Entscheidungs- und Aufgabendezentralisation zur Spezialisierung verdichtet). Die Indizes wurden durchweg als ein- Dimension Merkmal Operationalisierung Systembildung Spezialisierung des Risikomanagements Mittelwert aus den beiden Indizes zur Entscheidungs- und Aufgabendezentralisation Koordination des Risikomanagements Index zur Koordinationsintensität Integration des Risikomanagements Einzelner Indikator Chancenerfassung im RMS Einzelner Indikator Methodische Unterstützung Anzahl der in der Konzernzentrale eingesetzten Instrumente Risikofrüherkennung Risikoidentifikation (Frühaufklärung) Mittelwert aus vier Ansätzen zur Frühaufklärung Risikobewertung Mittelwert aus den drei Dimensionen der Risikobewertung (Wahrscheinlichkeit, Schadenshöhe, Zeitbezug) Risikoaggregation Einzelner Indikator Risikoberichterstattung (bottom-up) Mittelwert aus standardisierter und fallweiser Risikoberichterstattung Risikoberichterstattung (top-down) Mittelwert aus Rückmeldung zu eigenen Risiken und zu Risiken des Konzerns Risikobewältigung Risikosteuerung Mittelwert aus Optimierung des Geschäftsportfolios und Auslagerung von Risiken in rechtliche Einheiten Risikokontrolle Einzelner Indikator Interne Überwachung Prozessintegrierte Überwachung Index der prozessintegrierten Überwachung Prüfung durch die interne Revision Einzelner Indikator Beitrag personeller Verflechtungen zur Überwachung des Risikomanagements Einzelner Indikator Tab. 4.2–1: Merkmale für die Typenbildung durch Clusteranalyse 368 4  Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen fache arithmetische Mittelwerte berechnet. Um Verzerrungen durch eine Ungleichgewichtung der Merkmale zu vermeiden, wurden die Beziehungen zwischen den fünfzehn Merkmalen durch Korrelationsanalysen überprüft. Die Korrelationskoeffizienten signalisieren dabei keine stark ausgeprägten Zusammenhänge (r < 0,6 bei allen Merkmalen; vgl. Anhang C.1), sodass hiervon keine Verzerrungen im Gruppierungsprozess zu erwarten sind. (2) Aufbereitung der Datenbasis Sind die Merkmale ausgewählt, besteht der zweite Schritt der Clusteranalyse darin, die Datenbasis aufzubereiten. Dabei gilt es zum einen, die Stichprobe auf Ausreißer hin zu analysieren und diese, sofern vorhanden, zu eliminieren.1 Dies ist deshalb erforderlich, weil Ausreißer durch ihre völlig andersartigen Merkmalsausprägungen im Vergleich zu den übrigen Objekten den Gruppierungsprozess stark beeinflussen und dadurch die Ergebnisse verzerren können. Eine Möglichkeit zur Identifizierung von Ausreißern im Rahmen der Clusteranalyse bietet das Single-Linkage-Verfahren, das auch für diese Studie genutzt wurde. Auf diese Weise war ein Ausreißer erkennbar, der nicht in die Clusteranalyse einbezogen wurde, so dass die empirische Datenbasis für die Typenbildung aus insgesamt 289 Risikomanagementsystemen besteht. Neben der Eliminierung von Ausreißern empfiehlt sich eine Standardisierung der Daten, sofern diese auf unterschiedlichem Skalenniveau erhoben wurden oder unterschiedliche Wertebereiche aufweisen.2 Die Clusteranalyse setzt zwar kein bestimmtes Skalenniveau voraus, doch kann es bei uneinheitlich skalierten Merkmalen zu einer impliziten Gewichtung kommen, da Variablen mit größeren Standardabweichungen einen größeren Einfluss auf die (Un-)Ähnlichkeit der Objekte ausüben. Um dies zu vermeiden, wurden die fünfzehn intervall- und nominalskalierten Variablen in Z-Werte transformiert, sodass alle Variablen einen Mittelwert von Null und eine Standardabweichung von Eins besitzen. (3) Auswahl des Proximitätsmaßes Da die Clusteranalyse Objekte aufgrund ihrer Ähnlichkeit in Gruppen ordnet, ist ein Proximitätsmaß (Distanz-, Ähnlichkeitsmaß) erforderlich, das die Ähnlichkeit der Objekte quantifiziert. Die Statistik hat eine Vielzahl solcher Proximitätsmaße entwickelt, deren Eignung u.a. vom Skalenniveau der Daten abhängig ist.3 Für die vorliegende Studie wurde die quadrierte Euklidische Distanz als Proximitätsmaß verwendet. Hierbei handelt es sich um ein sehr häufig eingesetztes Maß, welches den Vorteil bietet, das bei der Berechnung der Distanz große Unterschiede zwischen Objekten aufgrund der Quadrierung stärker berücksichtigt werden als kleine. Auf diese Weise gelingt i.d.R. eine gute Trennung heterogener Objekte. 1 Vgl. Backhaus et al. (2011), S. 449. 2 Vgl. Brosius (2002), S. 630ff.; Backhaus et al. (2011), S. 450f. 3 Für einen Überblick über häufig eingesetzte Proximitätsmaße vgl. Brosius (2002), S. 653ff.; Backhaus et al. (2011), S. 399ff. 4.2  Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme 369 (4) Festlegung des Clusteralgorithmus Im vierten Schritt gilt es, den eigentlichen Clusteralgorithmus zu bestimmen. Hierfür steht wiederum ein breites Spektrum verschiedener Verfahren zur Verfügung.1 Die beiden wichtigsten Verfahrensarten sind die partionierenden und die hierarchischen Clusteralgorithmen. Erstere gehen von einer gegebenen Gruppeneinteilung der Objekte aus und versuchen, durch eine Verlagerung der Objekte in andere Gruppen zu einer besseren Lösung zu gelangen. Dieses Verfahren setzt voraus, dass eine geeignete Anzahl von Gruppen vorgegeben werden kann. Bei hierarchischen Clusteralgorithmen sind hingegen ex-ante keine Kenntnisse über die Gruppenzahl erforderlich. Hier wird entweder von einer Ein-Cluster-Gruppierung ausgegangen und diese anschließend schrittweise in mehrere Gruppen bis hin zu den einzelnen Objekten zerlegt (divisive Verfahren) oder umgekehrt von den einzelnen Objekten, die im Verlauf der Analyse zu immer größeren Gruppen zusammengefasst werden (agglomerative Verfahren). Die letzteren Verfahren haben in der Praxis die größte Bedeutung erlangt.2 Auch hier gibt es eine Reihe unterschiedlicher Fusionierungsalgorithmen, wie z.B. Single-Linkage, Complete-Linkage oder Ward, von denen einer auszuwählen ist. Diese Algorithmen unterscheiden sich dahingehend, wie die Ähnlichkeit der in einer Gruppe vereinigten Objekte bestimmt wird. Da für die Fragestellung dieser Arbeit a priori keine geeignete Zahl an Gruppen bzw. Realtypen für Risikomanagementsysteme in Konzernen angegeben werden kann, wird im Folgenden eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt. Mit dem Ward‐Verfahren kommt dabei ein agglomerativer Algorithmus zum Einsatz, der sich in vielen Studien als ein guter Fusionierungsalgorithmus bewährt hat.3 Bei diesem Verfahren werden sukzessive die Objekte vereinigt, die ein vorgegebenes Heterogenitätsmaß am wenigsten vergrößern. Auf diese Weise werden möglichst homogene Gruppen gebildet. Als Heterogenitätsmaß dient die Fehlerquadratsumme (Varianzkriterium). (5) Bestimmung der Clusterzahl Agglomerative Clusteranalysen gehen, wie erwähnt, von einer Gruppeneinteilung aus, bei der jedes Objekt eine eigenständige Gruppe bildet, und enden mit einer Zusammenfassung aller Objekte in einer großen Gruppe (der gesamten Datenbasis). Die Frage, welche Anzahl an Gruppen die optimale Clusterlösung darstellt, wird dabei nicht beantwortet. Da es zur Bestimmung der Clusterzahl kein allgemeingültiges Verfahren gibt, bleibt es dem Forscher überlassen, anhand von statistischen Kriterien eine optimale Anzahl an Gruppen zu ermitteln. Ein solches Kriterium ist die Entwicklung des Heterogenitätsmaßes im Verlauf des Fusionierungsprozesses. Ein besonders starker Anstieg des Heterogenitätsmaßes zwischen zwei Fusionierungsschritten signalisiert dabei, dass eine weitere Zusammenfassung von Gruppen nicht mehr sinnvoll ist. Wird die Entwicklung des Heterogenitätsmaßes in einem Dendrogramm grafisch dargestellt, so 1 Vgl. im Überblick Backhaus et al. (2011), S. 417ff. 2 Vgl. Backhaus et al. (2011), S. 418. 3 Vgl. Backhaus et al. (2011), S. 426. 370 4  Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen lassen sich aus diesem optisch sinnvolle Gruppeneinteilungen erkennen.1 Letztendlich sind neben diesem statistischen Kriterium aber auch die theoretische Relevanz und die praktische Interpretierbarkeit der Lösung bei der Bestimmung der optimalen Clusterzahl zu berücksichtigen. Entsprechend dieser Überlegungen wurde in dieser Studie die adäquate Anzahl an Clustern bzw. Risikomanagementsystemtypen aus einem Dendrogramm abgeleitet. Diese Darstellung, die bei SPSS mit einer normierten Skala von 0 bis 25 erstellt wird, signalisierte im vorliegenden Fall eine optimale Zahl von fünf Clustern bzw. Typen (vgl. Anhang C.2). (6) Bewertung der Ergebnisse Die vorstehenden Ausführungen zeigen, dass die Ergebnisse von Clusteranalysen immer mit einem gewissen Grad an Subjektivität behaftet sind. Aus diesem Grunde kommt dem letzten Schritt, einer kritischen Bewertung der Clusterlösung und einem Nachweis der Clustergüte, eine zentrale Bedeutung zu. Um die Güte der Clusterlösung zu prüfen, bieten sich zwei Ansätze an, die auch im Rahmen dieser Studie zur Anwendung kommen sollen. Zum einen kann durch eine einfaktorielle Varianzanalyse überprüft werden, ob sich die Mittelwerte der Clustervariablen signifikant voneinander unterscheiden. Zum anderen besteht die Möglichkeit, die Güte der ermittelten Clusterlösung mithilfe einer Diskriminanzanalyse zu evaluieren. Hierbei handelt es sich um ein multivariates Verfahren, bei dem eine abhängige Variable, die sog. Gruppierungsvariable, simultan durch mehrere unabhängige Merkmale erklärt wird.2 Im vorliegenden Zusammenhang wird somit geprüft, ob die Clusterzuordnung (Gruppierungsvariable) durch die Merkmalsausprägungen der Risikomanagementsysteme erklärt wird. Als Maß für die Unterschiedlichkeit der Gruppen bzw. die Trennkraft der Diskriminanzfunktion dienen die Kennzahlen Eigenwert und Wilks’ Lambda. Letztere Kennzahl weist den Vorteil auf, dass sie zwischen Null und Eins normiert ist, wobei die Unterschiede zwischen den Gruppen umso größer sind, je kleiner Wilks’ Lambda ist. Schließlich kann das Ergebnis der Diskriminanzanalyse auch in einer Klassifikationsmatrix dargestellt werden. Die Diskriminanzanalyse ergänzt folglich die Clusteranalyse und soll im Folgenden zur Beurteilung der ermittelten Realtypologie eingesetzt werden. 4.2.2 Darstellung der Risikomanagementsystemtypen Nach der im vorangehenden Abschnitt beschriebenen Vorgehensweise wurden fünf Realtypen von Risikomanagementsystemen in Konzernen ermittelt. Diese Realtypologie ist mit ihren Merkmalsausprägungen in Abb. 4.2–1 dargestellt. 1 Alternativ kann die Heterogenitätsentwicklung auch in einem Koordinatensystem visualisiert werden, indem die Fehlerquadratsumme in Abhängigkeit von der Anzahl der Cluster abgetragen wird. Zeigt sich bei dieser Darstellung ein „Ellbogen“, so kann dieser als Entscheidungskriterium für die optimale Clusterzahl herangezogen werden (sog. „Elbow-Kriterium“, vgl. dazu Backhaus et al. (2011), S. 436ff.). 2 Vgl. Brosius (2002), S. 679ff.; Backhaus et al. (2011), S. 1886ff. 4.2  Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme 371 Dem Profildiagramm liegen die standardisierten Variablen zu Grunde. Da hierdurch alle Merkmale einen Mittelwert von Null haben, lässt sich anhand dieses Profildiagramms erkennen, welche Merkmale über- bzw. unterdurchschnittlich ausgeprägt sind. Im Folgenden werden die fünf Realtypen zunächst näher charakterisiert, bevor abschließend die Güte dieser Realtypologie diskutiert wird. Abb. 4.2–1: Realtypologie von Risikomanagementsystemen in Konzernen Spezialisierung des Risikomanagements Koordination des Risikomanagements Integration in das Controllingsystem Chancenerfassung Methodische Unterstützung Risikoidentifikation (Frühaufklärung) Risikobewertung Risikoaggregation Risikoberichterstattung (bottom-up) Risikoberichterstattung (top-down) Risikosteuerung Risikokontrolle Prozessintegrierte Überwachung Prüfung durch interne Revision Beitrag personeller Verflechtungen zur Risikomanagementüberwachung 0 0,5 1,0 1,5-0,5-1,0-1,5 Distanzmittelwerte Typ 5Typ 1 Typ 3 Typ 4Typ 2 (n=96) (n=57) (n=40) (n=41)(n=55) 372 4  Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen Typ 1: Zentralisierter Minimal‐Typ Der erste Risikomanagementsystemtyp weist bei fast allen Merkmalen die geringste Ausprägung auf. Da er im Bereich der Spezialisierung zugleich durch ein hohes Maß an Zentralisierung charakterisiert ist, wird er als zentralisierter Minimal-Typ bezeichnet. Dieser Risikomanagementsystemtyp liegt bei 96 Konzernen vor (33%). Er hat damit die größte Verbreitung. Konform mit dem hohen Maß an Zentralisierung, ist die Risikoberichterstattung an die Konzernobergesellschaft sehr gering ausgeprägt. Bemerkenswert sind ferner die weit unterdurchschnittliche Intensität der Koordination und Überwachung des Risikomanagements. Lediglich personellen Verflechtungen (Muttervorstand = Tochteraufsichtsrat) wird ein durchschnittlicher Beitrag zur Risikomanagementüberwachung zugesprochen. Typ 2: Dezentraler Durchschnitts‐Typ Charakteristisch für den zweiten Risikomanagementsystemtyp ist die mehr oder weniger durchschnittliche Ausprägung der typologischen Merkmale. Im Gegensatz zum zentralisierten Minimal-Typ weist diese Gruppe von Risikomanagementsystemen ein hohes Maß an Dezentralisierung auf. Aus diesem Grunde wird er dezentraler Durchschnitts-Typ genannt. Er ist bei 55 Konzernen (19%) zu beobachten. Auffällig ist bei diesem Risikomanagementsystemtyp die schwach ausgeprägte methodische Unterstützung des Risikomanagements sowie die ebenfalls unterdurchschnittlich praktizierte konzernweite Bewertung von Risiken. Wie beim zentralisierten Minimal-Typ findet keine Prüfung des Risikomanagementsystems durch die interne Revision statt. Demgegenüber werden Maßnahmen zur Risikosteuerung in den Konzerneinheiten von der Zentrale überdurchschnittlich intensiv nachverfolgt. Typ 3: Zentralisierter Koordinations‐Typ Die zu dieser Gruppe gehörenden Risikomanagementsysteme weisen ein hohes Maß an Zentralisierung bei gleichzeitig überdurchschnittlicher Koordinationsintensität auf. Es wird daher vom zentralisierten Koordinations-Typ gesprochen. Dieser Risikomanagementsystemtyp ist bei 57 Konzernen der Stichprobe realisiert (20%). Neben der starken Zentralisierung und Koordination ist für diesen dritten Realtyp weiterhin die überdurchschnittliche Ausprägung aller Merkmale (mit Ausnahme der Prüfung durch die interne Revision) charakteristisch. So ist der zentralisierte Koordinations-Typ in hohem Maße in das Controllingsystem des Konzerns integriert. Die permanente Risikoidentifikation mittels Frühaufklärung ist relativ stark ausgeprägt. Dies gilt ebenso für die Risikoberichterstattung, -steuerung und -kontrolle. Bemerkenswert ist, dass die berichtenden Konzerneinheiten bei diesem Risikomanagementsystemtyp am häufigsten eine Rückmeldung über die Risiken des Konzerns erhalten. Bei der Überwachung des Risikomanagements weisen die personellen Verflechtungen im Konzern die relativ stärkste Ausprägung auf. Typ 4: Separater Formal‐Typ Das kennzeichnende Merkmal des vierten Realtyps ist die relativ geringe Integration des Risikomanagements in das Controllingsystem des Konzerns. Derar- 4.2  Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme 373 tige Risikomanagementsysteme stehen somit weitgehend separat neben dem Controllingsystem. Dieser Typ wird deshalb als separater Formal-Typ bezeichnet. Er findet sich bei 40 Konzernen (14%). Wie bei den ersten beiden Typen ist die Chancenerfassung unterdurchschnittlich ausgeprägt. Im Gegensatz zum dezentralen Durchschnitts-Typ weist die Risikobewertung und -aggregation sowie die Prüfung des Risikomanagementsystems durch die interne Revision indes hohe Merkmalsausprägungen auf. Typ 5: Dezentraler Maximal‐Typ Der fünfte Realtyp zeichnet sich zum einen durch eine starke Dezentralisierung des Risikomanagements aus. Zum anderen weist er im Vergleich zu den übrigen Realtypen bei fast allen Merkmalen die höchsten Ausprägungen auf, weshalb er dezentraler Maximal-Typ genannt wird. Dieser Typ ist bei 41 Konzernen der Stichprobe zu beobachten (14%). Auffällig ist bei diesem Typ vor allem die intensive Koordination und umfassende methodische Unterstützung des Risikomanagements. Zudem sind die prozessintegrierte Überwachung und die prozessunabhängige Prüfung durch die interne Revision besonders ausgeprägt. Dem steht ein durchschnittlicher Beitrag der Überwachung durch personelle Verflechtungen gegenüber. Letzteres ähnelt dem vierten Realtyp. Insgesamt ist zu konstatieren, dass bei dem dezentralen Maximal-Typ die weitgehende Dezentralisierung mit einer intensiven Koordination und Überwachung des Risikomanagements einher geht. Um einen tiefergehenden Einblick in die fünf Realtypen zu gewinnen, bietet es sich an, auch einige weitere bedeutsame Merkmale von Risikomanagementsystemen zu betrachten. Dazu sind in Tab. 4.2–2 die Merkmale und ihre typbezogenen durchschnittlichen Ausprägungen zusammengefasst. Der Mittelwertvergleich durch Varianzanalyse signalisiert bei allen genannten Merkmalen hoch signifikante Unterschiede zwischen den fünf Realtypen. So nimmt z.B. die Vollständigkeit der Dokumentation des Risikomanagementsystems von Typ 1 zu Typ 5 zu. Der zentralisierte Minimal-Typ wird damit weniger umfassend dokumentiert als der dezentrale Maximal-Typ. Bemerkenswert ist in diesem Zusammenhang auch die unterschiedlich verbreitete Festlegung von Aufbewahrungsfristen für die Dokumentation des Risikomanagements. Während keiner der Konzerne, die den zentralen Minimal-Typ implementiert haben, eine Aufbewahrungsfrist definiert hat, sind dies beim zentralisierten Koordinations-Typ und dezentralen Maximal-Typ immerhin 44% bzw. 41%. Die obige Gegenüberstellung der fünf Realtypen manifestierte weiterhin Unterschiede bei der methodischen Ausgestaltung des Risikomanagements. Diese werden hinsichtlich der IT-Unterstützung bestätigt. So zeichnen sich die ersten beiden Typen nicht nur durch ein unterdurchschnittlich umfangreiches Risikomanagement-Instrumentarium aus, sondern sind ebenso unterdurchschnittlich häufig IT-gestützt. Dem steht wieder der dezentrale Maximal-Typ (Typ 5) gegen- über, der zumeist softwarebasiert ist. Angesichts der beobachteten Unterschiede bei der Spezialisierung bzw. Zentralisierung des Risikomanagements im Allgemeinen sind auch bei der Risikoinventur im Besonderen unterschiedliche Ansätze zu erwarten. Dies wird durch 374 4  Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen die in Tab. 4.2–2 dargestellten Befunde bestätigt. Die dezentral geprägten Typen 2, 4 und 5 weisen auch bei der bottom-up orientierten Risikoinventur die höchsten Werte auf. In diesen Fällen wird die periodische Bestandsaufnahme von Risiken folglich von den Tochtergesellschaften selbst durchgeführt. Demgegen- über dominiert bei den zentralisierten Typen 1 und 3 die top-down orientierte Risikoinventur durch die Konzernzentrale. Insofern ergibt sich ein konsistentes Bild. Im Zusammenhang mit der Risikoinventur stehen auch weitere Aufgaben des Risikomanagements, wie z.B. die Analyse der Risikoursachen oder die Zuordnung der identifizierten Risiken zu Risikoverantwortlichen und Risikokategorien. Die typenbezogene Auswertung der empirischen Daten zeigt hier, dass bei dem zentralen Koordinations-Typ (Typ 3) und dem dezentralen Maximal-Typ (Typ 5) die Analyse der Risikoursachen und Risikointerdependenzen im Vergleich zu den anderen Realtypen stärker ausgeprägt ist. Dies gilt insbesondere Merkmal Typ 1 (n=96) Typ 2 (n=55) Typ 3 (n=57) Typ 4 (n=40) Typ 5 (n=41) Varianzanalyse F-Wert Signifikanz des F-Wertes Dokumentation des Risikomanagements 3,67 3,75 4,18 4,22 4,73 7,440 0,000 Festlegung einer Aufbewahrungsfrist* 0,00 0,20 0,44 0,28 0,41 – – IT-Unterstützung des Risikomanagements* 0,42 0,38 0,56 0,63 0,76 – – Risikoinventur top-down 3,68 2,64 3,88 2,53 2,02 16,392 0,000 Risikoinventur bottom-up 2,07 3,25 2,73 3,60 4,38 26,101 0,000 Analyse der Risikoursachen 4,00 4,16 4,67 4,08 4,71 9,623 0,000 Zuordnung zu Risikoverantwortlichen 3,65 3,80 4,23 4,45 4,76 8,822 0,000 Zuordnung zu Risikokategorien 3,20 3,05 3,72 4,22 4,49 7,666 0,000 Analyse von Risikointerdependenzen 2,18 2,49 3,37 2,68 3,49 17,724 0,000 Schwellenwerte 1,99 2,91 3,30 3,43 4,49 19,651 0,000 Berichtskriterien 1,93 2,31 3,16 2,58 3,73 14,805 0,000 Anteil schriftlich kommunizierter Risiken 2,83 3,78 3,77 4,35 4,73 24,502 0,000 Mittelwertvergleich: Skala von 1–5; * = relativer Anteil Tab. 4.2–2: Charakterisierung der Risikomanagementsystemtypen 4.2  Entwicklung einer Realtypologie für Risikomanagementsysteme 375 im Vergleich zu dem separaten Formal-Typ (Typ 4), bei dem dagegen aber die Zuordnung von Risiken zu Verantwortlichen und Risikokategorien intensiver praktiziert wird als bei Typ 3. Dieses Ergebnis deutet nochmals auf den hohen Stellenwert formaler Aspekte bei Typ 4 hin. Insgesamt weist der zentrale Minimal-Typ (Typ 1) bei diesen Merkmalen wiederum die geringsten Ausprägungen auf. Abgerundet werden soll die Charakterisierung der Risikomanagementsystemtypen durch einen Blick auf drei weitere Merkmale. Bei der Ausgestaltung der Risikomanagementsysteme mit Schwellenwerten und Kriterien für interne Berichtspflichten haben der zentrale Minimal-Typ und der dezentrale Maximal- Typ wiederum die Extrempositionen inne. Die weit unterdurchschnittliche Ausprägung der Wesentlichkeitsgrenzen beim zentralen Minimal-Typ ist dabei konsistent zu der ebenfalls weit unterdurchschnittlich ausgeprägten Risikoberichterstattung an die übergeordneten Konzerneinheiten. Bemerkenswert ist schließlich auch der Formalisierungsgrad der internen Risikokommunikation. Dieser wurde anhand der Anzahl der schriftlich an die Konzernzentrale gemeldeten Risiken erhoben. Die Befunde zeigen hier typenbezogen erhebliche Unterschiede. Während sich der zentralisierte Minimal-Typ durch einen geringen Anteil schriftlicher Risikokommunikation auszeichnet, ist für den dezentralen Maximal-Typ eine stärker formalisierte Risikokommunikation charakteristisch. Da die Entwicklung von Realtypologien mithilfe der Clusteranalyse nicht frei von subjektiven Entscheidungen des Forschers ist, bedarf die vorstehend präsentierte Differenzierung in fünf realtypische Risikomanagementsysteme für Konzerne einer kritischen Überprüfung. Zu diesem Zweck wurde zunächst eine einfaktorielle Varianzanalyse mit den in die Typenbildung einbezogenen Merkmalen durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Analyse dokumentieren hoch signifikante Unterschiede zwischen den Mittelwerten der Variablen, was einen ersten Beleg für die signifikant unterschiedliche Ausprägung der Realtypen darstellt (vgl. Anhang C.3). Dies wird durch die ebenfalls hoch signifikanten Unterschiede bei den in Tab. 4.2–2 betrachteten Merkmalen untermauert. Um die Güte der vorliegenden Clusterlösung zu überprüfen, wurde ferner eine Diskriminanzanalyse durchgeführt. Da fünf Cluster unterschieden werden sollen, sind vier Diskriminanzfunktionen zu bestimmen. Die Trennkraft dieser vier Funktionen und damit die Unterschiedlichkeit der Realtypen wird anhand der in Tab. 4.2–3 genannten Kennzahlen deutlich. Die erste Diskriminanzfunktion weist einen relativ hohen Eigenwert von 12,1 auf. Dieser deutet darauf hin, dass die Streuung zwischen den Clustern rund das 12-fache der Streuung innerhalb der Cluster beträgt, die Cluster sich also deutlich voneinander unterscheiden. Dabei leistet diese Diskriminanzfunktion einen hohen Erklärungsbeitrag zur Unterscheidung zwischen den Gruppen; der erklärte Varianzanteil beträgt rund 84%. Die weiteren Diskriminanzfunktionen haben dagegen eine geringere Trennkraft. Auch das niedrige Wilks’ Lambda von 0,017 und der hohe und hoch signifikante Wert von Chi-Quadrat bekräftigen die Güte der gewählten Clusterlösung. Der Anstieg des Wilks’ Lambda auf 0,227 bei Ausschluss der ersten Diskriminanzfunktion signalisiert nochmals deren hohe Trennkraft. 376 4  Realtypologie für Risikomanagementsysteme in Konzernen Als letztes Gütekriterium soll der Anteil der auf Basis der Diskriminanzanalyse richtig klassifizierten Risikomanagementsysteme betrachtet werden. Dieser in der Klassifikationsmatrix ermittelte Anteil beträgt 77,9% (vgl. Anhang C.4) und kann als befriedigend beurteilt werden. Insgesamt ist somit festzuhalten, dass die vorstehend präsentierte Realtypologie dem Ziel einer Zusammenfassung unterschiedlich ausgeprägter konzernweiter Risikomanagementsysteme zu einer überschaubaren Anzahl in sich möglichst homogener Risikomanagementsystemtypen gerecht wird. 4.3 Kontextanalyse der Risikomanagementsystemtypen Im vorangehenden Abschnitt wurden die fünf Risikomanagementsystemtypen unabhängig von ihrem Kontext dargestellt. Aus kontingenztheoretischer Sicht ist jedoch zu vermuten, dass die fünf Realtypen jeweils in einem spezifischen Kontext zu beobachten sind. Die folgenden Ausführungen zielen daher darauf ab, den typenspezifischen Kontext zu analysieren und die ermittelten Risikomanagementsystemtypen auf diese Weise näher zu charakterisieren. Zu diesem Zweck sind in Tab. 4.3–1 je Realtyp die durchschnittlichen Ausprägungen wesentlicher Kontextfaktoren zusammengefasst. Die Signifikanz der Mittelwertunterschiede wurde wiederum durch eine Varianzanalyse überprüft. Typenbezogen ergibt die situative Relativierung folgendes Bild: Typ 1: Zentralisierter Minimal‐Typ Der zentralisierte Minimal-Typ findet sich vor allem in mittelständischen Konzernen. Diese Konzerne beschäftigen im Durchschnitt 1.661 Mitarbeiter und verfügen über durchschnittlich 15 Tochtergesellschaften. Sie sind in drei von vier Fällen einstufig aufgebaut, zumeist als Stammhauskonzern organisiert und weisen i.d.R. einen geringen Diversifikationsgrad auf. Die Leitungsmacht der Konzernmutter beruht in diesen Konzernen bei 75% der Tochtergesellschaften auf faktischem Einfluss. Die Risikotragfähigkeit dieser Konzerne ist gemessen an der Eigenkapitalquote überdurchschnittlich. Das Alter der Risikomanagementsysteme dieses Typs ist mit durchschnittlich 3,2 Jahren relativ gering. Der ex- Funktion Eigenwert Erklärter Varianz‐ anteil (in%) Wilks’  Lambda Chi‐Quadrat Signifikanz 1 12,114 83,9 0,017 584,284 0,000 2 1,798 12,5 0,227 213,677 0,000 3 0,362 2,5 0,634 65,533 0,000 4 0,157 1,1 0,864 21,037 0,050 Tab. 4.2–3: Kennzahlen zur Beurteilung der Risikomanagementsystemtypologie

Chapter Preview

References

Zusammenfassung

"Wer sich für Risikomanagement im Konzern interessiert, kommt an [diesem Buch] nicht vorbei. Kajüter hat eine Lücke besetzt in einem wichtigen und sehr praxisrelevanten Fragenbereich". Die Wirtschaftsprüfung 23/2012

Die empirische Studie zum Risikomanagement.

Dieses neue Werk stellt die Ergebnisse einer umfangreichen Studie zu Risikomanagementsystemen börsennotierter Aktienkonzerne vor und entwickelt anhand der empirischen Daten eine Typologie von Risikomanagementsystemen in Konzernen. Darauf aufbauend werden aus der Vielfalt an Gestaltungsmöglichkeiten fünf Typen konzernweiter Risikomanagementsysteme herausgearbeitet.

Der Nutzen

Die konkrete Analyse offenbart Unterschiede in der Wirksamkeit der Risikomanagementsystemtypen und zeigt dadurch differenzierte Gestaltungsempfehlungen für die Implementierung von Risikomanagementsystemen in Konzernen auf.

Pressestimmen

"Die vorliegende Ausarbeitung ist eine überaus empfehlenswerte, mitunter spannende Lektüre, die sich an ein breites Fachpublikum richtet. So hat es der Autor verstanden, Praktiker mit Entscheidungshilfen und unternehmensspezifischen Empfehlungen zu versorgen, ohne den wissenschaftlichen Tiefgang vermissen zu lassen. Eine herausragende Arbeit, der man möglichst viele Leser wünscht." Der Betriebswirt 1/2013