Management von Rohstoffpreisrisiken


Bachelorarbeit, 2013

75 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Einführung
1.2 Problemstellung
1.3 Zielsetzung der Arbeit

2. Risikoanalyse von Rohstoffpreisrisiken
2.1 Commodity Risikomanagement
2.2 Bewertungen der Rohstoffrisiken
2.2.1 Offene Positionen
2.2.2 Szenarioanalyse
2.2.3 Value at Risk
2.2.4 Cash Flow at Risk

3. Steuerung von Rohstoffpreisrisiken
3.1 Operative Ansätze
3.1.1 Kontraktmanagement
3.1.2 Lagerhaltung
3.1.3 Sonstige Möglichkeiten
3.2 Finanzielle Ansätze
3.2.1 Future & Forward
3.2.2 Swap
3.2.3 Optionen
3.2.4 Zusammenfassung

4. Bilanzierung von Rohstoffderivaten nach IFRS
4.1 Einleitung
4.2 Bilanzvorschriften für Finanzinstrumente
4.3 Neuerungen beim Hedge Accounting

5. Fazit

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Historische Volatilität der Zinsen, Währungen und Rohstoffe auf logarithmierter Tageswertveränderung

Abbildung 2: Gewinnwirkung bei Materialkosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen

Abbildung 3: Rohstoffarten

Abbildung 4: Kupferexposure

Abbildung 5: Value at Risk - Portfoliogleichung

Abbildung 6: Historische Simulation - Portfolioansatz

Abbildung 7: Verteilung der Gewinne und Verluste - Portfolioansatz

Abbildung 8: Historische Simulation - Faktoransatz

Abbildung 9: Transformation von unkorrelierten in korrelierte Zufallszahlen

Abbildung 10: Monte Carlo Simulation

Abbildung 11: Exposure Mapping

Abbildung 12: Auszahlung bei Forward & Future

Abbildung 13: Funktionsweise von Margins

Abbildung 14: Commodity Swap

Abbildung 15: Gewinnmöglichkeiten der europäischen Basisoptionen, K=Ausübungspreis

Abbildung 16: Absicherung durch Collar

Abbildung 17: Kriterien des Hedge Accounting nach IAS

Abbildung 18: Cash Flow Hedge: Kumulative Abweichungen und Neubewertungsrücklage

Abbildung 19: Vergleich der Hedge Ansätze

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Szenarioanalyse zur Risikobewertung

Tabelle 2: VaR Gleichung

Tabelle 3: Cash Flow at Risk Beispiel

Tabelle 4: Unterschiede zwischen Forwards und Futures

Tabelle 5: Beispiel für ein Long Hedge

Tabelle 6: Optionspositionen

Tabelle 7: Vor-, und Nachteile von verschiedenen Finanzinstrumenten

Tabelle 8: Buchungssätze beim Cash Flow Hedge

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

1.1 Einführung

Deutschland ist geologisch gesehen ein rohstoffarmes Land. Für die industrielle Produktion bzw. Nachfrage sind in großem Umfang Rohstoffe notwendig, die auf den Weltmärkten frei gehandelt werden.1 Die globalen Rohstoffreserven sind nicht infinit und eine schnell wachsende Weltbevölkerung und eine dadurch gleichzeitig wachsende Nachfrage nach Gütern haben zur Folge, dass die meisten Rohstoffe als knappes Gut behandelt werden. Laut einer im Jahre 2011 durchgeführten Studie der Commerzbank beziehen drei Viertel der befragten mittelständischen Unternehmen Rohstoffe oder rohstoffintensive Vorprodukte.2

Im Schnitt entstehen durch den Einkauf bei den Produktionsbetrieben in Deutschland 50 Prozent der Kosten.3 Eine geringe Abweichung der Konditionen bringt unmittelbare Auswirkungen auf die Wirtschaftlichkeit des gesamten Unternehmens mit sich.4

Betrachtet man die Entwicklung des Anteils von Material-, Energie und Personalkosten an den Gesamtkosten von deutschen Unternehmen zwischen 1995 und 2009, so lässt sich feststellen, dass die Anteile sich zwischen den Bereichen verschoben haben. In den meisten Branchen ist ein Anstieg der Material-, und Energiekosten am Produktionswert zu verzeichnen, während die Personalkosten mehrheitlich prozentual gesunken sind.5 Dies hängt sowohl mit dem Anstieg des Automatisierungsgrades in der Fertigung und Outsourcing der lohnintensiven Produktion ins Ausland, als auch einen deutlichen Anstieg bei den Rohstoffen zusammen. Der Wert des vom IW Köln entwickelten IPM Index hat sich in den letzten zwölf Jahren vervierfacht.6 Dieser bildet die Wertanteile der wichtigsten importierten Metalle für die deutsche metallverarbeitende Industrie ab.7

1.2 Problemstellung

Laut einer Umfrage des IW Köln im Jahre 2011 stellen die steigenden und volatilen Rohstoffpreise ein wesentliches Risiko für die deutsche Wirtschaft dar.8 Stark schwankende Preise entziehen den Unternehmen jede Basis für eine möglichst exakte Planung und Kalkulation sowie verlässliche Ertragsprognosen. Außerdem haben diese bei einem hohen Anteil der Rohstoffe an der Wertschöpfung im Unternehmen, gravierende Auswirkungen auf die Ertragslage, da die Mehrkosten bei steigenden Einkaufspreisen oder Mindererlöse bei fallenden Verkaufspreisen nicht kompensiert werden können.

Trotz der oben beschriebenen Bedeutung des Rohstoffmanagements, sind viele Unternehmen wenig im strategischen Rohstoffeinkauf aktiv.9 Die konventionellen Werkzeuge wie langfristige Lieferverträge, Lagerhaltung oder Weitergabe der Kosten an die Kunden, haben immer noch die Vorreiterstellung gegenüber finanztechnischen Ansätzen, wie Derivaten. „Nur jedes zehnte Unternehmen sichert Preisrisiken von Rohstoffen mit Finanzinstrumenten ab, magere 6 Prozent ziehen dies in Erwägung“.10 Jeder zweite Mittelständler schätzt die Derivate zu teuer, zu komplex oder zu riskant ein.11 Starke Preisschwankungen bei Rohstoffpreisen sind aber mit klassischen Ansätzen des Bezugsmanagements kaum mehr aufzufangen. In vielen Branchen können Unternehmen kurzfristig gestiegene Rohstoffpreise bei immer transparenteren und liberalen Märkten nur schwer an ihre Kunden weitergeben.12

Die meisten Rohstoffe an den internationalen Warenbörsen werden in US Dollar gehandelt. Neben dem eigentlichen Güterpreisrisiko kommen noch weitere Risiken für inländische Unternehmen hinzu, nämlich das Wechselkurs-, und Zinsrisiko aus der Finanzierung der Rohwarengeschäfte. Eine Währungs-, und Zinsabsicherung mit Hilfe von Derivaten ist für vier von zehn Unternehmen die gängigste Praxis.13 Rund 30 Prozentpunkte mehr als bei den „Commodities“ selbst. Vergleicht man jedoch die Volatilitäten der Zinsen, Währungen und Rohstoffe miteinander, so ist dieses Vorgehen zunächst nicht nachvollziehbar.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Historische Volatilität der Zinsen, Währungen und Rohstoffe auf logarithmierter Tageswertveränderung14

Die abgebildete Grafik spiegelt die historische Schwankungsbreite zwischen Januar 2005 und Mai 2012 um den Mittelwert auf Tageswertbasis wider. Zur Bewertung des Zinsrisikos wurde der Geldmarktzinssatz Euribor Einmonats-, und Dreimonatsgeld herangezogen, für Wechselkursrisiko der Euro-Dollar Kurs und Rohstoffrisiko zwei Rohstoffindizes, nämlich Rogers International Commodity Index Metals (RICIM) und Dow Jones UBS Commodity Index (DJ UBSCI). RICIM setzt sich aus zehn Industrie-, und Edelmetallen zusammen. Den größten Anteil stellten im Jahre 2010 Kupfer mit 18,97 Prozent, Aluminium mit 18,69 und Gold mit 14,35 Prozent dar.15 DJ UBSCI repräsentiert etwa zu je einem Drittel Energie, Industrie-/Edelmetalle und Agrarstoffe.16 Die Gewichtung der beiden Indizes wird einmal jährlich angepasst.

Die Abbildung 1 zeigt, dass die Schwankungsintensität bei den Rohstoffen am höchsten ist. Die unterschiedliche Behandlung des Risikos liegt in der Organisation und Struktur der Unternehmen. Das Hedging von Zinsen und Devisen wird in der Regel von Treasury durchgeführt, das Risikomanagement bei Rohstoffen wird durch den Einkauf umgesetzt.17

Das Bezugsmanagement hat zwar das nötige Know-how über Angebot, Preise und Konditionen aller Lieferanten, jedoch ist das Fachwissen über Finanzprodukte zur Rohstoffabsicherung kaum ausgeprägt.

Als Problem stellt sich dabei heraus, dass Unternehmen sich der Bedeutung der Rohstoffpreisrisiken zwar bewusst sind, aber ihrerseits trotzdem noch zu wenige finanztechnische Ansätze zur Absicherung anwenden.

1.3 Zielsetzung der Arbeit

In der vorliegenden Arbeit sollen deshalb Finanzinstrumente vorgestellt werden, die das Managen von Rohstoffpreisrisiken verbessern können.

Vorher ist allerdings zu klären, in welchem Fachbereich Rohstoffpreissicherung im Unternehmen am besten organisatorisch angesiedelt ist. Ferner sollen die Ansätze zur Analyse des Rohstoffrisikos betrachtet sowie ihre Bedeutung erläutert werden.

Das Ziel dieser Thesis ist es zu verdeutlichen, dass Unternehmen, welche konsequente Rohstoffpreissicherung betreiben, für Stabilität, Berechenbarkeit und letztendlich den Mehrwert im Einkauf sorgen. Die Spekulation auf fallende Einkaufspreise kann keine langfristig erfolgreiche Unternehmensstrategie sein.

2. Risikoanalyse von Rohstoffpreisrisiken

2.1 Commodity Risikomanagement

Mit der Verabschiedung des Gesetzes zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) im April 1998 und hier insbesondere mit der Änderung des § 91 Abs. 2 Aktiengesetz (AktG) und 289 (1) HGB wurde verdeutlicht, welche allgemeinen Anforderungen der Gesetzgeber an ein Risikomanagementsystem stellt.18 So sind in §§ 91 (2) AktG und 289 (1) HGB Grundlagen zu finden, welches das Management eines Unternehmens verpflichten ein adäquates Risikomanagement zu etablieren.

Dabei wird nicht die Implementierung von physischen Risikomanagementsystemen verlangt, sondern ein Prozess, für den die Geschäftsleitung notwendige Voraussetzungen zu schaffen hat.19 Diese betreffen unter anderem Verfahren zur Risikoidentifikation, -messung und -bewertung sowie der Organisation des unternehmensweiten Risikomanagements.20 Das Commodity Risikomanagement ist dabei ein integraler Bestandteil des unternehmensweiten Risikomanagements und als solches in den Risikomanagementprozess des Unternehmens eingebunden.21

Der Einkauf wird mit unterschiedlichen beschaffungsrelevanten Risiken konfrontiert, die den Gesamterfolg des Unternehmens gefährden können. Jedoch wird unter Risikomanagement in der Beschaffung meistens lediglich das Versorgungs-, bzw. Lieferrisiko betrachtet.22 Das Risiko der steigenden Preise und Volatilität von Rohstoffen wird aber zwischen verschiedenen Industriebranchen höchst unterschiedlich behandelt. Während bei den Energieversorger und Ölunternehmen ein kennzeichnendes Rohstoffpreisrisikomanagement vorhanden ist und teilweise sogar eigene Handlungsabteilungen aufgebaut worden sind, befinden sich viele andere Industrieunternehmen noch im Anfangsstadium.23

Um dieses zu ändern, sind die existierende Rohstoffpreisrisiken und mögliche Auswirkungen auf das Unternehmensgeschehen zu bewerten und geeignete Maßnahmen zur Kontrolle des Risikos zu ergreifen. Dabei sollte einmalig festgelegt werden, welche Organisationseinheit für die Rohstoffsicherung verantwortlich ist.

Da zur Steuerung von Rohstoffrisiken unter anderem Finanzinstrumente eingesetzt werden sollten, um Planungssicherheit bei Materialkosten und somit stabile Deckungsbeiträge zu gewährleisten, sollten die Einkaufs-, und Treasuryabteilung entsprechend zusammenarbeiten.

Der Einkauf sollte dabei für den kontinuierlichen und ausreichenden Warenfluss ins Unternehmen sorgen, während die Fachabteilung Treasury die Verantwortung für die Absicherung der Risiken an den Rohstoffmärkten übernimmt. So kann beispielsweise in enger Abstimmung festgelegt werden, welche Mengen von welchem Rohstoff aktuell oder künftig gebraucht werden, sodass das Treasury dazu im zweiten Schritt das geeignete Sicherungsgeschäft abschließen kann.24 Dadurch erfolgt bei der Warenbeschaffung eine funktionale Aufteilung um das Know How beider Organisationseinheiten zu bündeln und damit zu maximieren.

Unternehmen, die Rohstoffpreise absichern, können ihren Kunden langfristige Festpreise anbieten und damit auf Preisgleitklauseln verzichten und somit einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Dieses wird auch von immer mehr Kunden gefordert.25 Wie keine andere Abteilung definiert der Einkauf also die Kostensituation und bietet, wie die nächste Abbildung zeigt, einen wichtigen Hebel zur Steigerung und Erhaltung der Umsatzrendite.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Gewinnwirkung bei Materialkosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen26

Nach der Identifikation der Risiken im Rohstoffbereich, soll im weiteren Verlauf dieses Kapitels auf die Bewertung der Rohstoffpreisrisiken eingegangen werden.

2.2 Bewertungen der Rohstoffrisiken

Rohstoffe werden, wie aus der nächsten Abbildung ersichtlich, in drei Kategorien eingeteilt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Rohstoffarten27

Diese Rohstoffe werden auf ganz unterschiedliche Weise und in unterschiedlichen Mengen für die industrielle Produktion benötigt.28 In dieser Arbeit soll der Fokus auf Metalle gelegt werden.

Bei den Risikobewertungsverfahren wird zwischen subjektiven und statistischen Ansätzen unterschieden. Während subjektive Ansätze, wie offene Positionen oder Szenarioanalyse, lediglich die Risikohöhe in einem Betrag quantifizieren, erlauben statistische Verfahren, wie Value at Risk oder Cash Flow at Risk, exaktere Aussagen über die Eintrittswahrscheinlichkeit einer Verlustgröße.29

2.2.1 Offene Positionen

Quantifizierung der Rohstoffrisiken mit Hilfe der offenen Positionen ist von vielen Unternehmen die am häufigsten angewandte Methode.30 Trotz der offensichtlichen Bedeutung dieses Bewertungsverfahrens findet man in der Literatur recht schwer die Definition dieses Ansatzes.

Die Grundlagen dieser Messung sind die zur Produktion geplante und nicht abgesicherte Verbrauchsmenge sowie die Preise von Rohstoffen, also das operative Rohstoffexposure.31

Das Volumen der zukünftig in der Produktion benötigten Rohstoffe sollte aus dem erwarteten Absatz der Fertigprodukte abgeleitet werden. Dabei bieten sich solche Verfahren wie Zeitreihenanalyse oder Gleitender Durchschnitt an. Die Absatzprognose kann sich dabei beispielsweise auf einen Zeithorizont von ein bis drei Jahren beziehen und jeweils in einem monatlichen Rhythmus aktualisiert werden.

Die erwarteten zukünftigen Preise sind unter der Nutzung von Preisindizes der Rohstoffbörsen, wie z. B. LME oder CME Group festzulegen. Somit ist ihre Qualität und Transparenz sichergestellt. Ein weiterer nennenswerter Faktor bei der Preisbestimmung ist der Währungskurs, da viele Rohstoffe gewöhnlich in US-Dollar gehandelt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Kupferexposure32

Der Vorteil dieser Risikomessung ist ihre einfache, schnelle und somit kostengünstige Handhabung, da man dabei nur wenige Parameter benötigt. Ein Nachteil besteht darin, dass keine verschiedenen Szenarien wie z. B. extreme Rohstoffpreisbewegungen oder Wechselkursschwankungen simuliert werden. Dieses Manko versucht die Szenarioanalyse aufzuheben.

2.2.2 Szenarioanalyse

Bei der Szenarioanalyse werden alternative Entwicklungen verschiedener Parameter betrachtet, um mögliche Effekte der Veränderungen von Variablen auf das Unternehmen zu erhalten. Das bekannteste Messverfahren ist das Drei-Werte-Verfahren, das einen optimistischen, einen pessimistischen und einen erwarteten Wert enthält. Dabei entfällt auf den erwarteten Wert eine hohe, subjektive Eintrittswahrscheinlichkeit.33 Die Vergangenheitswerte werden hierbei häufig als Szenarioinputfaktoren herangezogen.34 Für die Bestimmung des Rohstoffverbrauchs, kann so z. B. die laut Produktionsplanung kalkulierte Menge für die Planungsperiode sowie für den Best Case und Worst Case historische Verbrauchsmengen herangezogen werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Szenarioanalyse zur Risikobewertung35

Risikoanalyse von Rohstoffpreisrisiken 10

Durch die Multiplikation der Faktoren ergibt sich das Rohstoffexposure.36 Dieses Modell kann man alternativ hierzu um eine Vielzahl von weiteren Szenarien ausbauen. Bei dem vorgestellten Risikomessverfahren wurde immer auf einzelne Risikoarten abgestimmt. Somit ist das Gesamtrisiko nur durch Addition der Einzelrisiken ermittelbar. Mögliche Diversifikationseffekte, durch Berücksichtigung von Korrelationen, fanden bisher keine Berücksichtigung. Hierfür werden die subjektiven Verfahren zu statistischen Szenarien übergeleitet.

2.2.3 Value at Risk

Das in der Bankenpraxis bewährte Risikomodell lässt sich auch in die unternehmerische Praxis übertragen. Allgemein versteht man unter der Value at Risk Methode, die in absoluten Geldeinheiten gemessene negative Wertveränderung einer Einzelposition oder eines Portfolios, bezogen auf den Marktwert, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit, z. B. 95 oder 99 Prozent, innerhalb eines festgelegten Zeitraumes, z. B. einen oder zehn Handelstagen, nicht überschritten wird.37

Für die Betrachtung der dynamischen Entwicklungen über längere Zeiträume, ist die Methode Value at Risk nicht geeignet. Dieser Ansatz ist eine statistische Größe, die sich an Bestandsgrößen orientiert. Diese können gelagerte Rohstoffe in einem Unternehmen sein, deren Wert vom Marktpreis abhängig ist. Sinkende Rohstoffpreise führen somit zu Wertverlusten. Daher ist der Value at Risk Ansatz als Risikomessung, insbesondere bei Produktionsprozessen, in welchen die Zeitspanne zwischen Rohstoffeinkauf und -verkauf groß ist oder ebenso bei Festpreislieferverträgen, von großer Bedeutung. Im Gegensatz zu subjektiven Ansätzen werden hier die Rohstoffrisiken bei bereits vorhandenen Vermögenspositionen gemessen.

Ausgangspunkt bei der Messung ist der Rohstoffpreis, der den aktuellen Marktwert widerspiegelt. Weitere Faktoren sind die Volatilität (σ), Haltedauer (HD) und die vorgegebene Aussagesicherheit (p). Diese wird in den Z-Wert umgerechnet. Für das Hoch- und Herunterrechnen der Volatilität kann die Wurzelform angewandt werden. Dabei werden nur Handelstage zur Haltedauer gezählt.38

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: VaR Gleichung39

Die Ermittlung des Value at Risk kann auf drei unterschiedliche Weisen erfolgen:

Varianz-Kovarianz Ansatz

Historische Simulation

Monte-Carlo Simulation

Nachfolgend sollen diese mit ihren Stärken und Schwächen kurz vorgestellt werden.

Varianz-Kovarianz: Bei diesem Ansatz ist eine weitere Unterteilung in Delta- Normal und Delta-Gamma Ansatz möglich,40 wird hier jedoch nicht vorgenommen. Im weiteren Verlauf dieser Arbeit wird der Varianz-Kovarianz Ansatz mit Delta-Normal Ansatz gleichgesetzt. Bei der Berechnung des Value at Risk nach Varianz-Kovarianz Ansatz wird eine Normalverteilung41 unterstellt.42 Im folgenden Beispiel43 soll dieser Ansatz näher verdeutlicht werden.

Ein deutsches Unternehmen hat am 28.09.2012 in seinem Lagerbestand 50,8 mT Kupfer mit dem Marktwert von 420.000 USD. Der aktuelle Kupferpreis, 8.267 $/mT, hat auf Basis von historischen Beobachtungen des letzten Jahres eine jährliche Volatilität von 51,46%.44 Der Wechselkurs steht zu diesem Zeitpunkt bei 1,2858 EUR/USD und hat eine jährliche Volatilität auf Basis des letzten Jahres von 12,1%.45 Die Korrelation zwischen den beiden Risikofaktoren beträgt dabei k1,2 = 0,3342.46 Diese Angaben beziehen sich auf alle folgenden Beispiele in diesem Kapitel.

Somit ergibt sich für Kupfer und Währung, für einen Handelstag und 95 prozentiger Wahrscheinlichkeit, folgende Value at Risks:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Ohne der Berücksichtigung der Korrelation, bzw. bei k[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] = 1 würde sich ein Gesamt - Value at Risk in Höhe von 21.579,61 € ergeben. Das bedeutet mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent wird der Verlust nach einem Handelstag 21,6 Tsd. EUR nicht überschreiten.

Mit der Korrelation unter eins, können jedoch Diversifikationseffekte realisiert werden, die bisher noch nicht betrachtet wurden. Dafür setzt man, bei zwei Risikofaktoren, die Value at Risk Werte in die folgende Formel ein:

Abbildung 5: Value at Risk - Portfoliogleichung47

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Daraus ergibt sich ein Value at Risk in Höhe von 19.238,08 €. Durch die Diversifikation verringert sich das Risiko um 2.341,53 € bzw. 10,85 %. Dabei ist zu berücksichtigen, dass je näher der Korrelationskoeffizient gegen -1 geht, desto größer der Diversifikationseffekt ist. Die längere Haltedauer oder höhere Wahrscheinlichkeit vergrößern den Value at Risk.

Im Vergleich zu den anderen beiden Möglichkeiten des Value at Risk ist der Varianz Kovarianz Ansatz schnell und einfach durchzuführen. Jedoch sind zur Berechnung des Value at Risk einige Annahmen notwendig, die in der Realität nicht ganz zutreffend sind. Am häufigsten wird die Normalverteilung kritisiert. Außerdem muss bei der Berechnung des Value at Risk bei mehr als zwei Risikofaktoren die Formel abgeändert werden, wodurch der Rechenaufwand und Komplexitätsgrad ansteigen.

Historische Simulation: Dieses Verfahren verzichtet auf Annahmen zu Verteilungen und arbeitet stattdessen mit ausgewählten ex post Datensätzen.48 Dadurch wird ein hoher Anspruch an die Auswahl eines optimalen Zeitfensters der Daten und somit ihrer Repräsentativität gestellt.49 Die so in der Vergangenheit realisierten Ergebnisse der Risikofaktoren werden dann auf das aktuelle Portfolio angewandt.50 Die Portfoliowerte aller Szenarien ergeben folglich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die zukünftige Gewinne und Verluste.51 Die Einschätzung der zukünftigen Marktentwicklungen findet somit per Simulation statt.52

Die Historische Simulation lässt sich mit der Differenzmethode oder mit der Quotientenmethode durchführen.53 In der Literatur wird in Einzelmeinungen die Quotientenmethode für eine korrekte Risikoeinschätzung als zielführender betrachtet.54 In dieser Arbeit wird auf die Differenzmethode nicht weiter eingegangen. In Anlehnung an das vorherige Beispiel werden die Kupfervorräte eines deutschen Unternehmens betrachtet. Das hier analysierte Portfolio beinhaltet ein Rohstoffpreisrisiko und Wechselkursrisiko. Das Portfoliorisiko lässt sich entweder mit dem Faktoransatz oder Portfolioansatz bestimmen.

[...]


1 Vgl. Bardt, Rohstoffpreise - Entwicklung und Bedeutung für die deutsche Wirtschaft (2011), S. 1.

2 Vgl. Commerzbank AG, Rohstoffe und Energie: Risiken umkämpfter Ressourcen (2011), S. 17.

3 Vgl. Deutsche Bank AG, Rohstoffpreise gestalten (2010), S. 4.

4 Vgl. ebenda.

5 Vgl. Deutsche Bank AG, Think small! (2011), S. 31.

6 Vgl. ebenda, S. 30.

7 Vgl. Bardt, Rohstoffpreise - Entwicklung und Bedeutung für die deutsche Wirtschaft (2011), S. 5-6.

8 Vgl. Bardt, Rohstoffpreise - Entwicklung und Bedeutung für die deutsche Wirtschaft (2011), S. 3.

9 Vgl. Stahlmarkt, Risiko Rohstoffe (2011), S. 32.

10 Commerzbank AG, Rohstoffe und Energie: Risiken umkämpfter Ressourcen (2011), S. 56.

11 Vgl. Manager Magazin online, Rohstoffrisiken bedrohen deutsche Firmen (2011), (o. S.).

12 Vgl. Commerzbank AG, Rohstoffe und Energie: Risiken umkämpfter Ressourcen (2011), S. 46.

13 Vgl. ebenda, S. 56.

14 Eigene Darstellung nach Deutsche Bundesbank, Euribor Einmonatsgeld (2012), (o. S.), Deutsche Bundesbank, Euribor Dreimonatsgeld (2012), (o. S.), Deutsche Bundesbank, Euro - Referenzkurs der EZB (2012), (o. S.), Yahoo Finanzen, Dow Jones-UBS Commodity Index - DJI Historical Prices (2012), (o. S.), Rogers International Commodity Index, Daily Performance (RICIM)TM. (2012), (o. S.).

15 Vgl. Royal Bank of Scotland plc, Zertifikate auf die Rogers International Commodity Indizes (2010), S. 9.

16 Vgl. Markt-Daten.de, Dow Jones-UBS Commodity Index (2012), (o. S.).

17 Vgl. Commerzbank AG, Risikomanagement für Zinsen, Devisen, Rohstoffe (2012), S. 2.

18 Vgl. Kühne, Anforderungen an das Risikomanagement und Risikocontrolling (2010), S. 235.

19 Vgl. Keitsch, Risikomanagement (2004), S. 54.

20 Vgl. ebenda.

21 Vgl. Seethaler/Steitz, Praxishandbuch Treasury Management (2007), S. 409.

22 Vgl. TCW Transfer-Centrum GmbH & Co. KG, Risikomanagement im Einkauf (o. J.), (o. S.).

23 Vgl. Hardt, Rohstoffpreisrisikomanagement in industriellen Supply Chains (2011), S. 100.

24 Vgl. Beschaffung aktuell, Werkzeuge zur Absicherung von Preisrisiken (o. J.), (o. S.).

25 Vgl. Deutsche Bank AG, Im Einkauf liegt der Gewinn (2011), S.21.

26 Eigene Darstellung nach RKW Baden-Württemberg, Einkaufsmanagement (o. J.), S. 2.

27 Hardt, Rohstoffpreisrisikomanagement in industriellen Supply Chains (2011), S. 44.

28 Vgl. Hardt, Rohstoffpreisrisikomanagement in industriellen Supply Chains (2011), S. 44.

29 Vgl. Lister, Konzeptionelle Basis des wertorientierten Risk Controlling (2006), S. 307.

30 Vgl. KPMG AG, Energie- und Rohstoffpreise - Risiken und deren Absicherung (2007), S. 18.

31 Vgl. Hardt, Rohstoffpreisrisikomanagement in industriellen Supply Chains (2011), S. 157-158.

32 Eigene Darstellung, Annahme: LME 3 Monate Terminkurs: 8.200 USD/mT, USD/EUR: 0,77, fiktives Planvolumen: 50 mT.

33 Vgl. Romeike/Hager, Erfolgsfaktor Risiko-Management 2.0 (2009), S. 311.

34 Vgl. ebenda.

35 Eigene Darstellung.

36 (60 mT * 7.800 $/mT * 0,77 $/€ * 15 %) + (50 mT * 8.200 $/mT * 0,77 $/€ * 60 %)

+ (45 mT * 9.000 $/mT * 0,77 $/€ * 25 %) = 321.436,50 €

37 Vgl. FINANCE TRAINER International Ges.m.b.H., Risikomanagement (2011), S. 40.

38 Vgl. FINANCE TRAINER International Ges.m.b.H., Risikomanagement (2011), S. 49.

39 Vgl. ebenda, S. 47, Hager, Industrielles Chancen-/Risikomanagement (2009), S. 10.

40 Vgl. Romeike/Hager, Erfolgsfaktor Risiko-Management 2.0 (2009), S. 322.

41 Eine Normalverteilung kommt zu Stande, wenn eine Zufallsvariable, hier Rohstoffpreisveränderungen von vielen unabhängigen Zufallsvariablen, z. B. Wirtschaftsdaten oder politischen Entscheidungen beeinflusst werden. Für effiziente Märkte trifft diese Annahme gut zu. Vgl. FINANCE TRAINER International Ges.m.b.H., Risikomanagement (2011), S. 47.

42 Vgl. Romeike/Hager, Erfolgsfaktor Risiko-Management 2.0 (2009), S. 317.

43 Eigene Darstellung nach Hager, Cash Flow at Risk und Value at Risk in Unternehmen (2001), S. 33- 35.

44 fiktiver Wert

45 fiktiver Wert

46 fiktiver Wert

47 Romeike/Hager, Erfolgsfaktor Risiko-Management 2.0 (2009), S. 320.

48 Vgl. Hull, Options, Futures And Other Derivatives (2012), S.474.

49 Vgl. FINANCE TRAINER International Ges.m.b.H., Risikomanagement (2011), S. 65.

50 Vgl. Klikovics, Externes Risikoreporting (2008), S. 164.

51 Vgl. Hager, Cash Flow at Risk und Value at Risk in Unternehmen (2001), S. 55.

52 Vgl. ebenda.

53 Vgl. ebenda, S. 46.

54 Vgl. Romeike/Hager, Erfolgsfaktor Risiko-Management 2.0 (2009), S. 336.

Ende der Leseprobe aus 75 Seiten

Details

Titel
Management von Rohstoffpreisrisiken
Hochschule
Georg-Simon-Ohm-Hochschule Nürnberg
Note
1,3
Autor
Jahr
2013
Seiten
75
Katalognummer
V299518
ISBN (eBook)
9783656959007
ISBN (Buch)
9783656959014
Dateigröße
780 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Bilanzierung von Derivaten;, Future und Forward;, Swaps, Optionen;, Hedge Accounting
Arbeit zitieren
Viktor Knoll (Autor), 2013, Management von Rohstoffpreisrisiken, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/299518

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