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Market Risk


Auch im Risikomanagement muss zur Kenntnis genommen werden, dass Menschen nicht gemäß des Idealbilds eines vollkommen rationalen, Nutzen maximierenden Homo Oeconomicus agieren. Insbesondere bei der Beurteilung von Wahrscheinlichkeiten, der Einschätzung von Risiken und damit auch der Bedeutung von Risikosteuerungsmaßnahmen zeigen sich viele Anomalien, die die Praxis des Risikomanagements bestimmen. Für den Risikomanager im Unternehmen hat die Kenntnis solcher Bewertungsanomalien eine große Bedeutung. Im Artikel werden die wesentlichen Erkenntnissen der Entscheidungspsychologie (als Teil der kognitiven Psychologie) für das Risikomanagement zusammenfassend dargestellt.

[Quelle: Werner Gleißner/Frank Romeike: Psychologische Aspekte im Risikomanagement - Bauchmenschen, Herzmenschen und Kopfmenschen, in: Risk, Compliance & Audit, 06/2012, S. 43-46.]
Romeike 4416 Downloads 18.12.2012
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Wenn heute von beeindruckenden Entwicklungen in Asien gesprochen wird, ist meist von China die Rede. Der "kleine" Nachbar Indien steht häufig in dessen Schatten, dabei ist er gemessen an der Bevölkerungszahl die zweitgrößte Volkswirtschaft der Welt und schon aus diesem Grunde attraktiv für deutsche Unternehmen. Jedoch ist ein Engagement in Indien nicht risikolos, bestehen doch in wirtschaftlicher, politischer rechtlicher und kultureller Hinsicht deutliche Unterschiede zu Europa. Speziell Compliance-Risiken sind ohne ein Verständnis von Indien schwer zu greifen, dürfen aber im Falle eines Engagement nicht vernachlässigt werden.

[Quelle: Risk, Compliance & Audit 05/2012]

Autoren: Heike M. Schenk ist Masterstudentin im Studiengang "Internationales Management Asien" an der HTWG in Konstanz.
Dr. Andrea-Victoria Noelle ist Fellow der „stiftung neue verantwortung“ und leitet das Projekt "Global Economic Ethics". Zuvor hat sie für die Beiersdorf AG im Bereich Unternehmensstrategie und M&A gearbeitet.
Noelle 2634 Downloads 26.10.2012
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Die aktuelle Finanz- und Wirtschaftskrise hat einige sehr wichtige Erkenntnisse der Ökonomie wieder einmal in Erinnerung gerufen: 1. Nicht vorhergesehene, schwerwiegende Ereignisse und rasante Kursbewegungen an den Kapitalmärkten (Crashs) sind wahrscheinlicher und schwerwiegender, als das die meisten traditionellen Prognose- und Risikomanagementmodelle indizieren. 2. Gerade makroökonomische Umfeldveränderungen (Schocks) gehören zu den offensichtlichen Risiken von Unternehmen. Sie werden aber im Vergleich zu den internen Risiken noch recht wenig beachtet. 3. Die Modelle für die Risikoquantifizierung, speziell bei Banken und Versicherungen, sind wie alle Modelle fehlerbehaftet und die verwendeten Parameter sind unsicher – und genau diese Modellunsicherheit wird selbst kaum berücksichtigt.

[Quelle: RISIKO MANAGER 05/2012, S. 1, 6-16]
Gleissner 3730 Downloads 22.08.2012
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Zweifellos muss man lange in den Geschichtsbüchern blättern, um eine Phase zu finden, die für die Finanzindustrie ähnlich turbulent war wie die letzten Jahre. Subprimekrise, Staatsschuldenkrise, Eurokrise,... In Zeiten des dramatischen Umbruchs, in denen der Ausnahme- zum Normalzustand geworden ist, wächst in den Banken naturgemäß das Bedürfnis nach Orientierung, nach einer fundierten Analyse der vergangenen Ereignisse und daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen für die "neue Realität", in der sich die Branche nun zurechtfinden muss.
Romeike 19508 Downloads 01.01.2012
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The European Union’s Solvency II regulatory framework, which is currently under development, specifies procedures and parameters for determining solvency capital requirements (SCR) for insurance companies. The proposed standard SCR calculations involve two steps. First, the risks of all individual business units, expressed in terms of Value-at-Risk (VaR), are measured and then, in a second step, aggregated to the company’s overall SCR, using a so-called Standard Formula provided by the regulator. The Standard Formula has two inputs: the individual VaRs of the risk components and their correlations. The appropriate calibration of these input parameters has been the purpose of various Quantitative Impact Studies that have been conducted during recent years.

In this paper, we demonstrate that the derivation of the calibration parameters for the equity risk module with about 25%, on average, the most significant risk component of insurance companies’ total SCR is seriously flawed and gives rise to spurious and highly erratic parameters. As a consequence, an implementation of the Standard Formula with the currently proposed calibration settings is likely to produce inaccurate, erratic and biased capital requirements for equity-risk and, thus, to defeat the purpose of the EU’s Solvency II Directive.

[Mittnik, S., "Solvency II Calibrations: Where Curiosity Meets Spuriosity", Center for Quantitative Risk Analysis (CEQURA), Working Paper Number 04, 2011]
Mittnik 6921 Downloads 21.09.2011
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Die Studie zeigt, u. a. dass die effektive Einbettung des Risikomanagements in die täglichen Arbeitsabläufe auf allen Unternehmensebenen eine einheitliche Infrastruktur im Bereich der Informationstechnologie für quantitative Analysen voraussetzt. Neben der Datenproblematik erkannten die Risikomanager die zunehmende Bedeutung von Szenarioanalysen als notwendigen Zusatz zu quantitativen Simulationen.
Romeike 23364 Downloads 30.08.2011
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In der jüngsten Finanzkrise ist die Verwendung mathematischer Modelle wiederholt für die eingetretenen Fehlentwicklungen und Schäden mit verantwortlich gemacht worden. Die dahinter liegende Argumentationskette lautete ungefähr wie folgt: Die Modelle waren offensichtlich falsch, speziell das benötigte Risikokapitel wurde unterschätzt, und deshalb haben Banken mehr Risiko übernommen, als sie in Wirklichkeit tragen konnten. Implizit wurde dann oft vorgeschlagen, statt auf Modelle besser auf die allgemeine Intuition zu vertrauen, also den gesunden ökonomischen Menschenverstand als Entscheidungsgrundlage zu nehmen. Im vorliegenden Aufsatz wird diese Kritik hinterfragt.
Pfingsten 7780 Downloads 03.08.2011
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Ein integriertes und intelligentes Risikomanagement wird in Unternehmen immer wichtiger. Marktsimulationen, die Wirkungszusammenhänge von Markttreibern berücksichtigen, zeigen dem Management die Konsequenzen bestimmter Marktszenarien auf. Unternehmensweite Stresstests in Verbindung mit der Abbildung von Wirkungszusammenhängen unternehmensrelevanter Risikofaktoren liefern durch das Generieren von hypothetischen, jedoch real plausiblen Szenarien ökonomisch interpretierbare Ergebnisse. So können die Folgen auf die finanzielle Leistungsfähigkeit und vor allem Tragfähigkeit des Unternehmens aufgezeigt werden. Der Ansatz im Kontext dieses Artikels befasst sich insbesondere mit dem Risikomanagement industrieller Unternehmen. Für diese Unternehmen ist es von zentraler Bedeutung, treibende Risikofaktoren zu kennen und Marktsituationen zu identifizieren, die das Unternehmen in Schieflage bringen können. Börsennotierte Unternehmen sind durch das Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) zu kontinuierlichem Risikomanagement verpflichtet. Insbesondere Unternehmen, die vom globalen Marktgeschehen abhängen, profitieren von der Durchführung sogenannter Stresstests. Aus den Ergebnissen lassen sich Handlungsmaßnahmen identifizieren und strategische Pläne entwickeln, um für bestimmte Marktszenarien präpariert zu sein und flexibel reagieren zu können.
Vogel 4825 Downloads 05.07.2011
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In den letzten Jahren erfreuen sich die Ansätze zur dynamischen Szenario-Analyse in Form von Cash Flow at Risk, EBIT at Risk, Earnings at Risk oder Budget at Risk großer Beliebtheit in der Planung der Unternehmen und deren Risikomanagement. Bei dem vorliegenden E-Book handelt es sich um die im Jahr 2001 erstellte Dissertation zum finanziellen Risikomanagement in Unternehmen von Peter Hager. [Hinweis: Das Werk ist urheberrechtlich geschützt.]
Hager 36553 Downloads 08.10.2010
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To perform risk and portfolio management, we must represent the distribution of the risk factors that affect the market. The most flexible approach is in terms of scenarios and their probabilities, which includes historical scenarios, pure Monte Carlo and importance sampling (see Glasserman, 2004). Here, we present a simple method to generate scenarios from elliptical distributions with given sample means and covariances. This is very important in applications such as mean-variance portfolio optimisation, which are heavily affected by incorrect representations of the first two moments.
[Author: Attilio Meucci is head of research at Bloomberg ALPHA, Portfolio Analytics and Risk, in New York]
Meucci 2896 Downloads 20.01.2010
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