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In der Praxis hat sich die Darstellung und Klassifizierung von Risiken offenkundig anhand der Risikomatrix (Riskmap) durchgesetzt. Schauen wir uns hierzu ein einfaches Beispiel an:
Mit der Risikomatrix werden die Risiken in die Dimension «Eintrittswahrscheinlichkeit» (welche von links beginnend bei 0 anfängt und rechts mit 1 abschliesst) und «Schadensausmass» (beginnend mit 0 und endend entlang der vertikalen Achse mit dem maximalen Schaden) eingeteilt. Jedem Risiko wird ein Wert aus der Multiplikation der beiden Dimensionen zugewiesen.
Im obigen Beispiel werden die Risiken «Unwetter» und «Lieferung zu spät» im gleichen Rechteck (hohe Eintrittswahrscheinlichkeit und hoher Schadensausmass) abgebildet, während der Diebstahl mit gleich hoher Eintrittswahrscheinlichkeit aber gegenüber den anderen erwähnten Risiken geringerem Schadensausmass dargestellt ist. Was ist daran auszusetzen?
- Zum einen bedingt eine visuelle Darstellung eine Rangfolge der Einzelrisiken, damit gleichwertige Risiken sich nicht überlappen und somit die Grafik die Übersichtlichkeit beibehält. Dies kann jedoch zu Fehlinterpretationen führen.
- Risiken sollten nicht in Rechtecke eingeteilt werden, da sie suggerieren, dass die im gleichen Rechteck abgebildeten Risiken gleich zu behandeln sind.
- Die Eintrittswahrscheinlichkeit ist nur einer bestimmten Verteilung eindeutig, in der Praxis jedoch mehrdeutig.
- Die Abbildung von Einzelrisiken ignoriert mögliche Korrelation zwischen den Risiken.
Um das Ganze plastischer darzustellen, treffen wir die Annahme, dass das Portfolio aus dem Bau einer Autofabrikplattform (1) und der Produktion von 2 verschiedenen Modellreihen (2-3) auf dieser Plattform besteht. Ein positive Korrelation bedeutet somit nichts anderes, als dass die Rendite der Modellreihen 2 und 3 steigen, wenn auch die Rendite der Plattform steigt (und umgekehrt). Vorstellbar sind Kosteneinsparungen in Zusammenhang mit der Plattform, welche sich in günstigere Produktionskosten und somit höheren Marktanteilen mit entsprechenden Renditen der Modellreihen 2 und 3 bemerkbar machen. Hingegen wird zwischen Modellreihe 3 und 4 eine negative Korrelation angenommen, was auf Kannibalisierungseffekte schliessen lässt (der Verkauf von SUV hat negativen Einfluss auf den Verkauf von Vans, welche auf eine anderen Plattform produziert werden).
Die vier Projekte weisen unterschiedliche Kosten und Erwartungen hinsichtlich der Rendite, ausgedrückt als IRR (internal rate of return) und deren Volatilität aus. Unter Berücksichtigung der Gewichtung der Einzelprojekte und deren mittleren Rendite wird ohne Simulation eine mittlere Portfoliorentabilität von 5.45% ausgewiesen. Ersichtlich in der Modellarbeitsmappe sind auch die unterstellten Korrelationen.
Zwecks Aussage zur Risikosituation können die Projekte - analog oben - in eine Risikomatrix überführt werden, wobei das Schadenausmass durch die Volatilität bestimmt und deren Eintrittswahrscheinlichkeit durch entsprechende Realisationen der unterstellten Normalverteilung abgeleitet werden. Hingegen kann mit der Risikomatrix keine Aussage darüber getroffen werden, wie die Risiken gesamthaft ausstrahlen und diese unter Berücksichtigung der Korrelationen auf das Portfolio wirken.
Eine Simulation mit 100'000 Iterationen ohne Berücksichtigung von Korrelationen zeigt eine Portfoliorendite von 2.7% im Worst-Case Fall auf. Mit Berücksichtigung von Korrelationen beträgt die Portfoliorendite hingegen 3.1% und liegt somit über der kritischen Grenze.
Während im ersten Fall zusätzliche Massnahmen eingeleitet werden müssten, kann unter Berücksichtigung der Korrelationen hingegen vorläufig eine Entwarnung ausgesprochen werden. Die Simulation deckt denn auch auf, was intuitiv als grösster Hebel empfunden wird: Wenn das erste Projekt ein Erfolg wird, dann werden die Folgeprojekte davon profitieren. Das lässt sich anhand von Plattformeffekten begründen. Die Simulation ohne die Berücksichtigung der Korrelationen zeigt jedoch nur den individuell grössten Hebel, hier die Rendite des dritten Projektes auf (dies auch, weil das Projekt 3 den grössten Anteil im Portfolio hat). In diesem Fall würde das Management gar ein falsche Entscheidung treffen, wenn es Massnahmen zur Erhöhung der Profitibilität des dritten Projektes zu Lasten des ersten Projektes ergreifen sollte.
Um auf die einleitende Risikomatrix zurückzukommen: Wenn Sie schon an der Darstellung der Risikomatrix festhalten wollen, sollten Sie abhängige Risiken zu Clustern zusammenfassen und risikominimierende Massnahmen in Bezug auf Cluster definieren, nicht auf Einzelrisiken.
Das Risiko «Unwetter» können Sie eventuell durch einen Versicherung abschwächen. Wenn Sie wüssten, dass das davon abgeleitete korrelierte Risiko «Lieferung zu spät» (welches wiederum stark mit dem Risiko «Ausfall Generator» korreliert) durch einfache Abstützungsmassnahmen auf dem Lieferweg behoben werden könnte, hätten Sie die direkten und indirekten Folgen des grössten Einzelrisikos «Unwetter» eingeschränkt und Sie müssten von drastischeren Massnahmen - wie etwa der Verlegung des Produktionsstandortes - absehen.
Bemerkung 1: Der IRR hat gegenüber anderen finanziellen Kennzahlen einige Nachteile, unter anderem, dass er nicht eindeutig ist. Von diesen Feinheiten haben wir abgesehen.
Bemerkung 2: Die hier unterstellte Herleitung der Portfoliorendite über eine Gewichtung und normalverteilter Renditen setzt implizit voraus, dass ein Markt für Projekte existiert und daher diese liquiditätswirksam zu jedem Zeitpunkt gehandelt werden können. Projekte haben aber eher den Charakter von (Real-)Optionen. Auch dies haben wir hier ignoriert.