Risikoaggregation: Herausforderung bei der Risikobewertung
KURZ ZUSAMMENGEFASST
Die Risikoaggregation ist essenziell, um zu verhindern, dass scheinbar unwesentliche Einzelrisiken in der Summe zu einer bestandsgefährdenden Lage führen. Während herkömmliche Methoden oft nur isolierte Betrachtungen zulassen oder zu einer Überschätzung führen, ermöglichen fortgeschrittene Verfahren wie die Monte-Carlo-Simulation oder die Sensitivitätsanalyse eine realistische Einschätzung der kumulierten Wirkung auf das Eigenkapital und den Cash Flow.
Die wichtigsten Punkte:
- Isolierte Einzelbetrachtung reicht nicht aus, da sich Risiken im Zusammenwirken kumulieren können.
- Sensitivitätsanalysen helfen, die kritischsten Risikofaktoren für die Gesamtposition zu identifizieren.
- Die Monte-Carlo-Simulation erlaubt die Berechnung komplexer Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf Basis von Zufallszahlen.
- Eine enge Verknüpfung von Controlling und Risikomanagement ist für die Modellierung notwendig.
- Nur eine korrekte Aggregation ermöglicht die Ableitung der richtigen Risikosteuerungsmassnahmen.
Prof. Dr. Thomas Rautenstrauch
Prof. Dr. rer. pol. Thomas Rautenstrauch ist Dozent für Controlling und Corporate Finance im Institut für Finance and Law der OST - Ostschweizer Fachhochschule. Er wirkt zudem seit 2007 als Dozent und Prüfungsexperte bei der ExpertSuisse für die Ausbildung zum dipl. Wirtschaftsprüfer und dipl. Steuerexperten sowie seit 2014 als Gastprofessor für Managerial Accounting im EMBA des MCI Management Center Innsbruck. Thomas Rautenstrauch ist Autor von mehreren Fachbüchern und zahlreichen Artikeln in Fachzeitschriften und in der Wirtschaftspresse.
Wie lässt sich die Gesamtrisikoposition eines Unternehmens durch Risikoaggregation korrekt bewerten und welche Methoden kommen zum Einsatz?
Warum ist eine Risikoaggregation wichtig?
Im Rahmen der Vorgehensweise bei der Risikobewertung ist die isolierte Betrachtung von Einzelrisiken völlig unzureichend: es besteht die Gefahr, als unwesentlich bewertete Einzelrisiken für nachrangig zu halten, die sich aber in ihrem Zusammenwirken mit anderen Risiken oder auch bei kumulierter Betrachtung zu einem bestandsgefährdenden Risiko anhäufen. Daher ist es wichtig zu wissen, welche Einzelrisiken sich in welchem Umfang auf die Gesamtrisikoposition der Unternehmung bzw. deren Eigenkapital auswirken. Eine in der Praxis weit verbreitete Methode zur Filterung dieser kritischen Werte ist die Sensitivitätsanalyse, mit der die relative Bedeutung einzelner Risiken sowie die daran anschliessende Massnahmenentwicklung zur Risikosteuerung erfolgen kann.
Die herkömmlichen Methoden zur Risikoanalyse, mit denen Risiken hinsichtlich ihres möglichen Schadens in Schadensstufen bzw. -klassen eingeteilt werden, bieten keine Lösung für das Problem der Risikoaggregation. Lediglich eine einfache Risikobeurteilung von Einzelrisiken ist hiermit möglich, eine Bewertung aggregierter Risiken dagegen nicht.
Auch die Risikoanalyse mit Maximalschadenswerten, mit der jeweils der Worst Case eines Risikos beurteilt wird (z.B. der Verlust des umsatzmässig bedeutendsten Kunden der Unternehmung), bietet keine Lösung, da es die Eintretenswahrscheinlichkeit für ein Risiko ignoriert. Schadenswerte bzw. Risiken lassen sich nicht einfach addieren und würden ansonsten zu einer erheblichen Risikoüberschätzung führen.
Die weit verbreitete Risikoanalyse mit Schaden-Erwartungswerten multipliziert die Schadenshöhe und die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Risikos, um den durchschnittlich aus einem Risiko zu erwartenden Schaden zu ermitteln. Diese einfache multiplikative Verknüpfung von Höchstschadenswert und Wahrscheinlichkeit erlaubt folglich die Fokussierung auf solche Risiken, die einen hohen erwarteten Schadenswert aufweisen, allerdings besteht hierbei die Gefahr, dass seltene, aber existenzgefährdende Risiken hierbei zu wenig Beachtung finden bzw. unterschätzt werden. Zudem führt diese Methode nur dann zu richtigen Ergebnissen, wenn es sich um diskret verteilte Wahrscheinlichkeiten oder mit anderen Worten abzählbar vielen Schadensrisiken handelt.
Passende Produkt-Empfehlungen
Monte-Carlo-Simulation zur Risikoaggregation
Ein in der Praxis des Risikomanagements eingesetzte Methode zur Risikoaggregation ist die Monte-Carlo-Simulation auf Basis von Zufallszahlen zur Lösung komplexer Problemstellungen. Vor allem für die Risikomessung von komplexen Finanzinstrumenten, wie beispielsweise Derivate, hat die Monte-Carlo-Simulation eine hohe Bedeutung erhalten. Die Monte-Carlo-Methode ermöglicht in diesem Zusammenhang der experimentellen Ermittlung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Schadensrisiken, so dass die Gesamtrisikoposition einer Unternehmung berechnet werden kann, sofern die Risikofaktoren und deren Wahrscheinlichkeitsverteilung bekannt sind. Ausgangspunkt für eine praktische Umsetzung hierfür ist ein Model, dass die relevanten Risikofaktoren enthält, die mit einer Ergebnisgrösse gekoppelt werden. Hierbei kann es sich beispielsweise um eine Plan-Erfolgsrechnung oder Plan-Mittelflussrechnung handeln, die jeweils mit dem Unternehmensergebnis bzw. mit dem operativen Cash Flow der Unternehmung als mögliche Zielgrössen verbunden sind. Die auf Zufallszahlen und nicht auf historischen Daten basierende Monte-Carlo-Simulation lässt sich verhältnismässig gut mit MS Excel umsetzen, mit dem ja auch Zufallszahlen generierbar sind, so dass im Ergebnis die Risikowirkungen von auf Planzahlen in ihrer Auswirkung auf die Erfolgsgrössen (z.B. Unternehmensergebnis oder Cash Flow) durch zufallsbedingte Wahrscheinlichkeiten beschrieben werden können.
Sensitivitätsanalyse als Praktikeralternative
Während mittels Monte-Carlo-Methode alle möglichen zukunftsbezogenen Risiko-Szenarien berechnet werden, wobei sämtliche Risikofaktoren simultan als variabel gesetzt werden, setzt die in der Praxis weit verbreitete Sensitivitätsanalyse jeweils nur einen Risikofaktor variabel, während alle anderen Risikofaktoren konstant gesetzt werden. Die Sensitivitätsanalyse wird auch als Methode der kritischen Werte bezeichnet, da mit ihrer Hilfe ausgehend vom Worst Case einfach ermittelbar ist, welche Risikoparameter die Gesamtrisikoposition der Unternehmung am stärksten beeinflussen. Durch die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse bei der Risikoaggregation kann sich beispielsweise ergeben, dass eine Schwankung des Wechselkurses um 10% den geplanten Cash Flow stärker beeinträchtigt als die Erhöhung der Lohnkosten um den gleichen Prozentsatz.
Checkliste
- Erfassen Sie alle relevanten Einzelrisiken im Risikoinventar mit Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmass.
- Prüfen Sie, ob einfache Addition von Schadenswerten zu einer Verzerrung der Risikolage führt.
- Definieren Sie klare Zielgrössen wie Plan-Erfolgsrechnung oder operativen Cash Flow für die Modellierung.
- Entscheiden Sie, ob die Monte-Carlo-Simulation (für komplexe Szenarien) oder die Sensitivitätsanalyse (für kritische Werte) besser geeignet ist.
- Erstellen Sie ein Modell, das Risikofaktoren mit den Unternehmensergebnissen verknüpft.
- Führen Sie Simulationen durch, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Gesamtrisiken zu ermitteln.
- Identifizieren Sie mittels Sensitivitätsanalyse, welche Faktoren die Gesamtrisikoposition am stärksten beeinflussen.
- Leiten Sie spezifische Massnahmen zur Risikosteuerung basierend auf den aggregierten Ergebnissen ab.
- Integrieren Sie die Ergebnisse der Risikoaggregation regelmässig in die Unternehmensplanung.
- Sichern Sie die enge Zusammenarbeit zwischen Controlling und Risikomanagement ab.
Fazit zu Risikoaggregation
Die Risikoaggregation stellt eine Herausforderung für das Risikomanagement dar, für die nicht alle in der Praxis eingesetzten Methoden tatsächlich gut bzw. gleichermassen gut geeignet erscheinen. Daher erscheint es empfehlenswert, die Verknüpfung von Controlling und Risikomanagement stärker zu suchen, so dass auf der Basis von Plandaten ein einfaches Modell für die Anwendung der Monte-Carlo-Simulation oder aber für die Sensitivitätsanalyse zum Einsatz kommt.
Da sich alle Risiken letztlich auf das Eigenkapital der Unternehmung auswirken ist die Bedeutung der Risikoaggregation im Rahmen der Risikoanalyse und -bewertung auch von hoher Praxisrelevanz, da nur so die richtigen Risikosteuerungsmassnahmen ergriffen werden können.
Verwendete Quellen: Denk, R./Exner-Merkelt, K./Ruttner, R.: Risikomanagement im Unternehmen – Ein Überblick; Gleissner, W.: Die Aggregation von Risiken im Kontext der Unternehmensplanung.
FAQ: Risikoaggregation
Warum reicht die isolierte Betrachtung von Einzelrisiken nicht aus?
Einzelrisiken können in ihrer Summe oder bei gleichzeitigen Eintrittsereignissen zu einer bestandsgefährdenden Lage führen, die bei isolierter Betrachtung als unwesentlich eingestuft wird.
Was ist der Vorteil der Monte-Carlo-Simulation?
Die Monte-Carlo-Simulation ermöglicht die experimentelle Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für komplexe Risikoszenarien, indem sie auf Zufallszahlen und nicht nur auf historische Daten basiert.
Wann eignet sich die Sensitivitätsanalyse besser als die Monte-Carlo-Methode?
Die Sensitivitätsanalyse ist praktikabel, wenn man schnell ermitteln möchte, welche einzelnen Risikofaktoren (z. B. Wechselkurs oder Lohnkosten) die Gesamtrisikoposition am stärksten beeinflussen, indem jeweils nur ein Faktor variiert wird.
Warum ist eine einfache Addition von Schadenswerten problematisch?
Schadenswerte lassen sich nicht einfach addieren, da dies die Eintretenswahrscheinlichkeit ignoriert und zu einer erheblichen Risikoüberschätzung führen würde.
Wie können KMU die Risikoaggregation praktisch umsetzen?
KMU können auf Basis von Plandaten und mit Hilfe von MS Excel Modelle für Monte-Carlo-Simulationen oder Sensitivitätsanalysen erstellen, um die Wirkung von Risiken auf den Cash Flow oder das Unternehmensergebnis zu beschreiben.
