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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Risikomaße

verfasst von : Frank Romeike, Dr. Dr. Manfred Stallinger

Erschienen in: Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

„Was man nicht messen kann, kann man nicht managen.“ In dieser Aussage, die wahlweise dem Physiker W. Edwards Deming oder dem Managementautor Peter Drucker zugeschrieben wird, steckt sehr viel Tiefgründiges. Im Umkehrschluss kann daraus abgeleitet werden: Wenn man etwas lenken möchte, muss man es messen! Investoren, Banken, externe Prüfer und Auditoren fordern sie, Controller lieben sie, Führungskräfte und Management-Beauftragte benötigen sie. Es sind die Kennzahlen, die hier beschrieben werden. Kennzahlen gehören zu den wichtigen Dingen, die nicht nur dringlich, sondern für ein Unternehmen auch überlebensnotwendig sein können. Weil sie sehr oft an der Quelle, an der sie entspringen, unbeliebt sind, bleiben sie sehr oft auf der Strecke. Kennzahlen sind Maßzahlen, die zur Quantifizierung dienen und denen eine Vorschrift zur quantitativen und reproduzierbaren Messung einer Größe, eines Zustandes oder eines Vorgangs zugrunde liegen. Die Aufgabe von Kennzahlen im unternehmerischen Kontext ist, Sachverhalte und Kausalzusammenhänge mit Hilfe von Zahlen, Gleichungen, Formeln oder Indexwerten zu verdichten. Der Vorstand, Geschäftsführer, Projektleiter oder verallgemeinert der Entscheider soll sich aufgrund von Kennzahlen auf dem kurzen Wege eine Meinung bilden, Beurteilungen abgeben, Rangfolgen herstellen und Entscheidungen treffen können. Risikomaße bzw. Risikokennzahlen sind Kennzahlen, die mit dem Faktor „Unsicherheit“ angereichert sind und damit in der Zukunft liegende Schwankungen und Ereignisse bewertbar und kommunizierbar machen. Es sind sowohl einfache absolute Maße, die sich aus der Beschreibung von Verteilungsfunktionen ableiten lassen, als auch relative und damit von absoluten Größen unabhängige Kennwerte, die Aussagen über Unsicherheiten in der Zukunft liefern. Als Weiterentwicklung der im Controlling verwendeten Performance-Kennzahlen bzw. Key Performance Indikators (KPI) werden diese mit stochastisch simulierten Ergebniswerten gebildet und decken somit den Faktor Unsicherheit mit ab. Beispiele dafür sind das EBIT@Risk oder der Cashflow@Risk, die das risikoadjustierte Jahresergebnis oder den risikobehafteten Cashflow beschreiben (vgl. [8] und [17]). Neben den bekannten, in der Literatur vielfach beschriebenen Kennzahlen, geben einfache Risikoindikatoren, beispielsweise die Aussage der Planungssicherheit oder der Verlust- bzw. Insolvenzwahrscheinlichkeit, dem verantwortlichen Management wertvolle Aussichten und Entscheidungsgrundlagen zum evidenzbasierten „Lenken“ ihrer Unternehmung – basierend auf fundierten Methoden und Analysen.

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Fußnoten
1
Bei KPI handelt es sich um die Abkürzung für „Key Performance Indicator“. Hierbei handelt es sich um Leistungskennzahlen in der Betriebswirtschaftslehre, anhand derer der Fortschritt oder der Erfüllungsgrad in Bezug auf definierte Zielsetzungen oder kritischer Erfolgsfaktoren gemessen und/oder analysiert werden können.
 
2
Der englische Begriff „Artificial Intelligence“ (AI) wird nur allzu häufig in der deutschen Sprache mit „Künstlicher Intelligenz“ übersetzt. Dabei bedeutet „Intelligence“ eher Informationsverarbeitung. „Die Central Intelligence Agency heißt ja auch nicht so, weil die so gescheit sind“, sagt der österreichische Kybernetiker, Artificial-Intelligence-Experte und Wissenschaftler Robert Trappl. AI beschäftigt sich im Kern mit der Nachbildung menschenähnlicher Entscheidungsstrukturen durch Algorithmen. Vgl. hierzu vertiefend [16] sowie [13].
 
Literatur
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6.
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18.
Zurück zum Zitat Stephan, J. (2006). Risikoadjustierte Performancemaße als Verbindung zwischen wert- und risikoorientierten Kennzahlen. Gabler. Stephan, J. (2006). Risikoadjustierte Performancemaße als Verbindung zwischen wert- und risikoorientierten Kennzahlen. Gabler.
Metadaten
Titel
Risikomaße
verfasst von
Frank Romeike
Dr. Dr. Manfred Stallinger
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-34063-6_7

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