Risikoanalyse in Industrieunternehmen

Diplomarbeit von Diana Wieske

Einleitung:

„Risk and uncertainty are key features of most business and government problems and need to be understood for rational decisions to be made.” Das Betreiben eines Geschäftes oder einer Unternehmung ist untrennbar mit dem Eingehen von Risiken verbunden. Die zunehmende Umweltdynamik und -diskontinuität sowie die steigende Komplexität der Unternehmensstrukturen erhöhen das Risikopotenzial unternehmerischer Aktivitäten.

Unternehmen müssen in dynamischen Märkten und in einer dynamischen Umwelt Entscheidungen auf Basis unvollkommener Informationen treffen – darin besteht ihr unternehmerisches Risiko. Für Marktakteure ist es unerlässlich, sich kritisch mit der eigenen Unternehmensplanung und insbesondere mit ihren künftigen Entwicklungen auseinander zu setzen. Die damit verbundenen Fragen nach den Chancen und Risiken sind intensiv zu diskutieren. Welche Möglichkeiten besitzt die Unternehmensführung, um der wachsenden Ungewissheit und den daraus resultierenden Risiken zu begegnen? Gefahren und Chancen zu identifizieren, zu analysieren und zu bewerten sowie ihre Auswirkungen auf die Kapitalkosten und damit auf den Unternehmenswert zu zeigen, ist Aufgabe des Risikomanagements. Die Einbeziehung der Risiken in einer komplexen Umwelt von mehreren einander beeinflussenden Faktoren kann mit Methoden der quantitativen Risikoanalyse erfolgen.

Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, durch Techniken der Risikoanalyse und insbesondere der Risikoquantifizierung nach Identifizierung der unterspezifischen Einzelrisiken eine Zusammenfassung der Einzelrisiken zu einer Gesamtrisikoposition zu bestimmen. Zur Risikomodellierung stehen mehrere Techniken zur Verfügung, wobei eine in der Literatur häufig propagierte Methode zur Risikobewertung die Monte Carlo Simulation darstellt. Diese Gesamtrisikobestimmung erweist sich u.a. als problematisch, weil der Aspekt der Sicherheit ein abstraktes, hoch aggregiertes und schwer fassbares Konstrukt darstellt. Darüber hinaus erweist sich dieses Vorhaben als methodisch relativ schwierig. Die Bestimmung der Gesamtrisikoposition wird in der Praxis des Risikomanagements oft vernachlässigt oder mit ungeeigneten Methoden bearbeitet.

Simulationsansätze stellen einerseits geeignete Methoden zur Risikoquantifizierung dar und erfordern andererseits ein hohes Maß an Know-how. Sie geben dem Risikomanager ein geeignetes Instrument an die Hand unter Prüfung der gewählten Annahmen im Modell, ein qualitatives Ergebnis einer quantifizierten Risikoposition zu bestimmen. Der Monte Carlo Simulation als Instrument zur Risikoquantifizierung und geeignetes Werkzeug zur Bestimmung einer unternehmensweiten Gesamtrisikoposition kommt im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein wesentlicher Schwerpunkt zu. So ist aus Sicht des Risikomanagements beispielsweise der Gewinn oder Verlust vor Steuern eines wirtschaftlich tätigen Akteurs weniger eine aus heutiger Sicht beste Schätzung, sondern vielmehr eine stochastische Größe, die vielen Einflussvariablen unterliegt.

Die fortlaufende Beschäftigung der Betriebswirtschaftslehre mit Risiken ist auf der einen Seite eine Reaktion auf die in der Gegenwart andauernden gesamtwirtschaftlichen und branchenspezifischen Krisen im Mittelstand sowie Schieflagen bedeutender Großkonzerne. Auf der anderen Seite ist diese Entwicklung eine Reaktion auf die sich verändernden gesetzlichen Rahmenbedingungen wie etwa die Einführung des Gesetzes zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich. Eine präzise Quantifizierung aller Unternehmensrisiken zieht eine unbedingte Auseinandersetzung mit den für das Unternehmen tragfähigen Entscheidungen im Umgang mit diesen Risiken nach sich. Risikomanagement wird immer bedeutender für den Unternehmenserfolg und sollte als strategische Managementaufgabe in allen Unternehmen und auf allen Ebenen Einzug halten.

Von besonderer Bedeutung ist dabei die Kenntnis über diejenigen Einflussfaktoren beziehungsweise diejenigen Einzelrisiken, die die Gesamtrisikoposition maßgeblich beeinflussen. Zwischen dem Wunsch nach einem umfassenden System zur Quantifizierung von Risiken und der tatsächlichen Realisierung erwachsen vielschichtige Probleme, die diese Arbeit aufzuwerfen versucht. Auch quantitative Methoden der Risikomessung können die Zukunft nicht vorhersagen, aber sie geben Entscheidungsträgern im Unternehmen Methoden an die Hand, auf Basis einer verbesserten Informationsgrundlage das Unternehmen wertorientiert zu führen.

Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel im Bereich Finanz- und insbesondere im Risikomanagement die Nahtstelle zwischen der Theorie und der Praxis einer quantitativen Risikoanalyse anhand der Monte Carlo Simulation und seiner Einbettung im Risikomanagementprozess zu besetzen.

Um dem Anspruch der Risikobewertung durch die in der Literatur geforderten Quantifizierung des Gesamtrisikos als Summe aller unternehmensweiten Risiken gerecht zu werden, schlägt auch das Institut der Wirtschaftsprüfer die Ermittlung eines Risikoerwartungswertes anhand der Monte Carlo Simulation vor. Eine ausführliche Beschreibung zur Anwendung und Umsetzung bleibt in der Literatur bisher aus, eine Lücke im Bereich der Risikoquantifizierung, an der im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit inhaltlich angesetzt wird. Einerseits soll bei der Themenbearbeitung der theoretische Hintergrund der Risikoanalyse anhand der Monte Carlo Simulation beleuchtet werden, andererseits gilt es, Einsatzmöglichkeiten in der Praxis von Wirtschaftsunternehmen mit Blick auf das Ziel einer wertorientierten Unternehmenssteuerung zu betrachten.

Zielsetzung der vorliegenden Arbeit soll es daher sein, ein praktisches Vorgehen einer Monte Carlo Simulation im Unternehmensbereich zu beschreiben. Die Beurteilung der Wirksamkeit des Einsatzes der Monte Carlo Simulation für Zwecke des Risikomanagements erfolgt u.a. auf Basis der durch die Fallstudie gewonnen Möglichkeiten und Grenzen einer solchen Risikoanalyse.

Die einführenden Anmerkungen weisen auf das Problemfeld Risiko und Unsicherheit im Rahmen der Risikoquantifizierung für Industrieunternehmen hin, bezüglich dessen ein weiterer Untersuchungsbedarf besteht. Dies ist zum einen ein von allen Seiten akzeptiertes Verständnis und damit eine Definition von Risiko vor dem Hintergrund unternehmerischen Handelns. Eine wesentliche Bedeutung kommt hierbei der Risikosystematisierung für Industrieunternehmen zu. Zum anderen machen die Rahmenbedingungen der vom Gesetzgeber geforderten Risikomanagementkonzeption durch das im Mai 1998 in Kraft getretene Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich ein Management von Unternehmensrisiken erforderlich. Diese gesetzlichen Vorschriften nehmen einen nicht unwesentlichen Einfluss auf die für Unternehmen relevante Risikodefinition. Für den Erfolg von Risikomanagement sind das Verständnis und die Zielstellung von Risikomanagement für die Unternehmensführung von großer Bedeutung. Die Bewertungsmethoden als Rechenverfahren zur Ermittlung einer Risikogesamtposition für Industrieunternehmen und ihre Eignung für Zwecke der wertorientierten Unternehmensführung sollen in den nachfolgenden drei Hauptkapiteln dieser Arbeit den formulierten Untersuchungszielen Rechnung tragen.

Kapitel 2 dient einerseits der Untersuchung des Risikomanagements aus einer prozess- und systemorientierten Sichtweise. Andererseits werden sowohl die Risikoanalyse als auch ihre strukturellen Probleme theoretisch erläutert. Davon ausgehend erfolgt die Vorstellung von verschiedenen qualitativen und quantitativen Bewertungsansätzen von Risiko. Eine erfolgreiche Risikomessung setzt eine logische und an Unternehmensstrukturen ausgerichtete Risikosystematisierung voraus. Die tatsächliche Risikobewertung wird dann mit Hilfe verschiedener Quantifizierungsmethoden durchgeführt. Die im Zusammenhang mit der Monte Carlo Simulation angewandten Methoden der Risikomessung werden in diesem Kapitel dargestellt und diskutiert. Für die nachfolgenden Kapitel 3 und 4 besitzt Kapitel 2 insofern eine grundlegende Bedeutung, als es versucht, dem Risikoquantifizierungsproblem der Unsicherheit durch die Beschreibung des Risikos anhand von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu begegnen. Durch die Einführung und Beschreibung des Value-at-Risk als einheitlichen Bewertungsmaßstab werden die theoretischen Grundlagen der Interpretation einer Gesamtrisikoposition, der im Kapitel 4 zu behandelnden Fallstudie gelegt. Im Anschluss daran wird konkret auf den Teilprozess der Bestimmung einer Gesamtrisikoposition eingegangen, der mit Hilfe der Monte Carlo Simulation als ein auf Zufallszahlen basierendes Instrument vorgestellt wird.

Im Kapitel 3 soll die Betrachtung des Einsatzes der Monte Carlo Simulation im Risikomanagement aus theoretischer und praktischer Sicht erfolgen. Zunächst soll dargelegt werden, wie die Monte Carlo Simulation die Verteilungen einzelner Risikofaktoren zu einer Gesamtrisikoverteilung anstrebt. Dabei kommt der Konzeption und der Theorie der Monte Carlo Simulation in einer beschreibenden Form eine besondere Betrachtung zu. Wichtig für die Funktionsweise der Monte Carlo Simulation ist einerseits das Verständnis für Zufallszahlen, auf deren Basis die Verteilungsannahmen beruhen, und andererseits für die Zufallsprozesse der zu simulierenden Größen. Die eine Unternehmung beeinflussenden Risikofaktoren stehen oftmals in einem Zusammenhang, so dass die einzelnen Risikowerte nicht einfach addiert werden dürfen. Vielmehr bestehen zwischen den Risikofaktoren Verbundeffekte, die im Zusammenhang mit der Risikobewertung einer Gesamtposition berücksichtigt werden müssen. Für die eine Gesamtrisikoposition beeinflussenden Risikofaktoren müssen bei Anwendung der Monte Carlo Simulation Wahrscheinlichkeitsannahmen getroffen werden. Die Problematik des Treffens von solchen Annahmen wird beispielhaft an dem für die Fallstudie im Kapitel 4 entwickelten Berechnungsmodell durch einzelne Werte, Bandbreiten oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen diskutiert.

Gegenstand von Kapitel 4 der vorliegenden Arbeit ist die Beispielsimulation eines fiktiven Industrieunternehmens. Im Rahmen der Fallstudie soll die praktische Vorgehensweise und die Bestimmung einer Gesamtrisikoposition aufgezeigt werden. Hierzu dient ein Maschinenbauzuliefererunternehmen mit realistischen Bilanzpositionen als Voraussetzung für die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Modellierung und anschließende Risikosimulation. Für dieses Vorhaben wird das Softwaretool CRYSTAL BALL der Firma DECISIONEERING verwendet, welches als Add-in in das Tabellenkalkulationsprogramm MICROSOFT EXCEL integriert wird. Mit Hilfe dieses Tools kann mittels Monte Carlo Simulation die Simulation gewünschter Positionen wie Aufwands-, Umsatz-, oder Gewinngrößen durchgeführt werden. Als Ergebnis liefert das Softwaretool die Verteilung der simulierten Risikoposition. Anhand dieser Position wird eine Unter- oder Überschreitungswahrscheinlichkeit eines bestimmten Quantils abgelesen und als Risikoausmaß des Unternehmens interpretiert. Im Anschluss daran wird auf die Auswirkungen der Risikosimulation auf Managemententscheidungen eingegangen. Zur Verbesserung der Gesamtrisikoposition können Risikomanagementmaßnahmen ergriffen werden. Hier wird das Potenzial klassischer Absicherungsgeschäfte von Marktpreisrisiken auf eine Verbesserung der Risikoposition des Beispielunternehmens untersucht.

Im abschließenden Kapitel 5 erfolgt eine kritische Auseinandersetzung der wichtigsten in den Kapiteln 2 bis 4 erarbeiteten Erkenntnisse aus dem Einsatz der Monte Carlo Simulation für Zwecke des Risikomanagements. Einerseits wird das Potenzial der Monte Carlo Simulation im Risikomanagement für Industrieunternehmen in Form von Informationsvorteilen, erhöhter Planungssicherheit und Entscheidungsgrundlagen hervorgehoben. Andererseits wird auf die Grenzen einer simulierten Risikoposition anhand der Monte Carlo Simulation für Zwecke der Risikoquantifizierung eingegangen.

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