Management von Rohstoffrisiken

Die Volatilität von Rohstoffen übertrifft diejenige von anderen Assetklassen deutlich. Angebot sowie Nachfrage reagieren sehr sensibel auf beispielsweise geopolitische Ereignisse, Naturkatastrophen oder technologische Fortschritte. Durch diese teilweise extremen und nur schwer prognostizierbaren Rohstoffpreisentwicklungen hat die Bedeutung einer präventiven Steuerung von Rohstoffpreisrisiken in Unternehmen über die gesamte Wertschöpfungskette in den letzten Jahren stark zugenommen.

Zur Bewertung von Rohstoffpreisrisiken bietet das Risikomanagement ein breites Portfolio an Methoden: Neben statischen, deterministischen Value-at-Risk-Modellen sowie historischen Simulationen haben in den vergangenen Jahren vor allem stochastische, simulationsbasierte Methoden an Bedeutung gewonnen. Die stochastische Simulation gilt wegen ihrer Flexibilität gegenüber anderen Verfahren als überlegen, insbesondere bei der Risikomessung von komplexen Exposures wie sie beispielsweise aus Derivaten resultieren. Die Monte Carlo Simulation kann beliebige Verteilungen, Restlaufzeitverkürzungseffekte, Volatilitätsclustering, fat tails, nichtlineare Exposures und Extremszenarios in der Risikoberechnung berücksichtigen. Als Nachteile sind der hohe Rechenaufwand und die Komplexität der eingesetzten statistischen Verfahren zu nennen.