Skip to main content

Tipp

Weitere Kapitel dieses Buchs durch Wischen aufrufen

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Risikomaße

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

Erschienen in: Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

share
TEILEN

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.
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
1.
Zurück zum Zitat Abhau, K. (2003). Risikoadjustierte Performancemaße zur Geschäftssteuerung von Banken. GRIN. Abhau, K. (2003). Risikoadjustierte Performancemaße zur Geschäftssteuerung von Banken. GRIN.
2.
Zurück zum Zitat Burton G., & Xu, M. (1997). Risk and return revisited. In The Journal of Portfolio Management Spring 1997, 23(3) 9–14. Burton G., & Xu, M. (1997). Risk and return revisited. In The Journal of Portfolio Management Spring 1997, 23(3) 9–14.
4.
Zurück zum Zitat Gleißner, W., & Wolfrum, M. (2009). Risikomaße, Performancemaße und Rating: D ie Zusammenhänge. In R. M. Hilz-Ward & O. Everling (Hrsg.), Risk Performance Management – Chancen für ein besseres Rating (S. 89–109). Gabler. Gleißner, W., & Wolfrum, M. (2009). Risikomaße, Performancemaße und Rating: D ie Zusammenhänge. In R. M. Hilz-Ward & O. Everling (Hrsg.), Risk Performance Management – Chancen für ein besseres Rating (S. 89–109). Gabler.
5.
Zurück zum Zitat Gleißner, W. (2006). Risikomaße und Bewertung, dreiteilige Serie (Teil 1: Grundlagen). RISIKO MANAGER, Ausgabe, 12(2006), 1–11. Gleißner, W. (2006). Risikomaße und Bewertung, dreiteilige Serie (Teil 1: Grundlagen). RISIKO MANAGER, Ausgabe, 12(2006), 1–11.
6.
Zurück zum Zitat Gleißner, W. (2006). Risikomaße und Bewertung, dreiteilige Serie (Teil 2: Downside-Risikomaße). RISIKO MANAGER, Ausgabe, 13(2006), 17–23. Gleißner, W. (2006). Risikomaße und Bewertung, dreiteilige Serie (Teil 2: Downside-Risikomaße). RISIKO MANAGER, Ausgabe, 13(2006), 17–23.
7.
Zurück zum Zitat Gleißner, W. (2006). Risikomaße und Bewertung, dreiteilige Serie (Teil 3: Kapitalmarktmodelle). RISIKO MANAGER, Ausgabe, 14(2006), 14–20. Gleißner, W. (2006). Risikomaße und Bewertung, dreiteilige Serie (Teil 3: Kapitalmarktmodelle). RISIKO MANAGER, Ausgabe, 14(2006), 14–20.
8.
Zurück zum Zitat Hager, P. (2004). Corporate risk management: Cash flow at risk und value at risk. Bankakademie. Hager, P. (2004). Corporate risk management: Cash flow at risk und value at risk. Bankakademie.
9.
Zurück zum Zitat Markowitz, H. M. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance. 7(1952), 77–91. Markowitz, H. M. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance. 7(1952), 77–91.
10.
Zurück zum Zitat Markowitz, H. M. (2007). Portfolio Selection – Die Grundlagen der optimalen Portfolio-Auswahl. FinanzBuch. Markowitz, H. M. (2007). Portfolio Selection – Die Grundlagen der optimalen Portfolio-Auswahl. FinanzBuch.
12.
Zurück zum Zitat Monjau, G. (2005). Frühwarnindikatoren für den Mittelstand. Bundesverband Deutscher Unternehmensberater BDU e. V. Monjau, G. (2005). Frühwarnindikatoren für den Mittelstand. Bundesverband Deutscher Unternehmensberater BDU e. V.
13.
Zurück zum Zitat Poole, D. L., & Mackworth, A. K. (2017). Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents (2. Aufl.). Cambridge University Press. CrossRef Poole, D. L., & Mackworth, A. K. (2017). Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents (2. Aufl.). Cambridge University Press. CrossRef
14.
Zurück zum Zitat Riegler, J., Basse, T., & Große, S. (2012). Krisenfrühaufklärung durch Frühwarnindikatoren. In J. Jacobs, J. Riegler, H, Schulte-Mattler, & G. Weinrich (Hrsg.), Frühwarnindikatoren und Krisenfrühaufklärung – Konzepte zum präventiven Risikomanagement (S. 324–342). Springer Gabler. Riegler, J., Basse, T., & Große, S. (2012). Krisenfrühaufklärung durch Frühwarnindikatoren. In J. Jacobs, J. Riegler, H, Schulte-Mattler, & G. Weinrich (Hrsg.), Frühwarnindikatoren und Krisenfrühaufklärung – Konzepte zum präventiven Risikomanagement (S. 324–342). Springer Gabler.
15.
Zurück zum Zitat Romeike, F. (2009). Was ist der “Value at Risk”? Oder besser: Was ist er nicht? Risk, Compliance & Audit (RC&A), 3(2009) 10–11. Romeike, F. (2009). Was ist der “Value at Risk”? Oder besser: Was ist er nicht? Risk, Compliance & Audit (RC&A), 3(2009) 10–11.
16.
Zurück zum Zitat Romeike, F. (2019). Risk Analytics und Artificial Intelligence im Risikomanagement. Rethinking Finance, Juni, 03(2019), 45–52. Romeike, F. (2019). Risk Analytics und Artificial Intelligence im Risikomanagement. Rethinking Finance, Juni, 03(2019), 45–52.
17.
Zurück zum Zitat Romeike, F., & Hager, P. (2020). Erfolgsfaktor Risikomanagement 4.0: Methoden, Beispiele, Checklisten, Praxishandbuch für Industrie und Handel (4. komplett überarbeitete Aufl., S. 550–556). Springer. Romeike, F., & Hager, P. (2020). Erfolgsfaktor Risikomanagement 4.0: Methoden, Beispiele, Checklisten, Praxishandbuch für Industrie und Handel (4. komplett überarbeitete Aufl., S. 550–556). Springer.
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

Premium Partner