Risikoadjustierte Ergebniskennzahlen

INHALTSVERZEICHNIS

ABKÜRZUNGS- UND SYMBOLVERZEICHNIS

I. Probleme der klassischen Ergebniskennzah- len

II. Modelle zur Risikomessung
1. Value at Risk (VaR)
2. Varianten des Value at Risk

III. Konzepte zur integrativen Risiko-/Rendite-messung
1. Der Risk Adjusted Profitability Measurements (RAPM)-Ansatz
2. Risk adjusted Return on Capital (RaRoC)
3. Return on Risk adjusted Capital (RoRaC)
4. Risk adjusted Return on Risk adjusted Capital (RaRoRaC)
4. Risk adjusted Return on Risk adjusted Capital (RaRoRaC)

IV. Optimale Kapitalallokation mit Hilfe der risikoadjustierten Ergebniskennzahlen

V. Verknüpfung risikoadjustierter Ergebnis-kennzahlen zu einem integrierten Kennzah-lensystem

VI. Zusammenfassung der risikoadjustierten Ergebniskennzahlen als geeignetes Instru-mentarium der Risiko-/ Rendite-Messung

QUELLENVERZEICHNIS

Abkürzungs- und Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

I. Probleme der klassischen Ergebniskennzahlen

Als klassische Ergebniskennzahlen haben sich die Return on Capital (RoC)-Kennzahlen durchgesetzt, die den Ertrag ins Verhältnis zu dem eingesetzten Kapital setzen. Diese Ergebniskennzahlen sind jedoch für die Beurteilung einer Investition in der Weise ungeeignet, als dass sie nicht das bei einer Investition eingegangene Risiko be­rücksichtigen. Es wird folglich nicht die Wahrscheinlichkeit miteinbe­zogen, dass der bei einer Investition angestrebte Return auch erzielt wird.^[1] Des Weiteren eröffnen die klassischen Ergebniskennzahlen nicht die Möglichkeit, die erzielten Returns verschiedener Bereiche eines Unternehmens vergleichbar zu machen, da diese Bereiche u.U. unterschiedliche Risikoprofile aufweisen.^[2] Folglich lassen sich die Ergebnisse verschiedener Unternehmensbereiche, die unter­schiedlichen Arten von Risiken (z.B. Kredit-, Markt- und/oder opera­tionale Risiken) ausgesetzt sind, nicht miteinander vergleichen. Auch wenn verschiedene Unternehmensbereiche derselben Risikoart ge­genüberstehen, lässt sich nicht sagen, welcher Bereich besser ge­wirtschaftet hat. Erwirtschaften z.B. zwei Unternehmensbereiche die­selbe Rendite, wäre diejenige, die mit geringerem Risiko generiert wurde, höher zu bewerten als die erzielte Rendite mit größerem Ri­siko. Diese Differenzierung ist mit den bisherigen Kennzahlen eben­falls nicht möglich. Folglich wird ein Rentabilitätsmaß gesucht, wel­ches die Höhe des Risikos unabhängig von der Risikoart berücksich­tigt.

II. Modelle zur Risikomessung

Zunächst ist zu klären, was unter Risiko zu verstehen ist. Im statisti­schen Sinne ist der Risikobegriff gleichbedeutend mit der Varianz, d.h. mit der Möglichkeit, dass Ereignisse eintreten, die von dem Er­wartungswert oder dem Trend abweichen.^[3] Für Geschäftsleute, oder allgemein gesagt Händler, ist Risiko die auf einem unzureichenden Informationsstand basierende Gefahr des Eintritts negativer Ereig­nisse, verglichen mit der Ausgangssituation. Risiko ist also letztend­lich gleichbedeutend mit der Verlustgefahr.^[4]

1. Value at Risk (VaR)

Der VaR ist der geschätzte maximal erwartete Verlust, der unter übli­chen Marktbedingungen innerhalb einer bestimmten Periode mit ei­ner bestimmten Wahrscheinlichkeit eintreten kann.^[5] Die positivste Eigenschaft des VaR-Modells ist es, verschiedene Risikoarten, wie z.B. das Marktzins-, das Währungskurs- oder das Aktienkursrisiko mit einer für alle Risiken einheitlichen Messvorschrift zu erfassen und in einer Kennzahl in Geldeinheiten auszudrücken. Der VaR stellt ein Downside-Risikomaß dar, was bedeutet, dass er nur negative Wert­veränderungen, also Verlustgefahren berücksichtigt. Durch den VaR wird ein zukünftiger Verlust quantifiziert. Die Höhe dieses Verlustes hängt von den Marktpreisschwankungen, vom Zeithorizont und der vorgegebenen Wahrscheinlichkeit bzw. dem gewünschten Sicher­heitsniveau ab. Der VaR macht keine Aussage über die Höhe der zu erwartenden Verluste, sondern er gibt nur die Schwelle an, die ein in der Zukunft auftretender Verlust mit einer vorgegebenen Wahr­scheinlichkeit unter normalen Marktbedingungen nicht überschreitet.^[6]

In der Praxis gibt es drei vorherrschende Berechnungsverfahren, und zwar den Korrelationsansatz (Varianz-Kovarianz-Methode), die histo­rische Simulation und die Monte-Carlo-Simulation. Diesen drei Ver­fahren ist gemein, dass sie die unbekannte Wahrscheinlichkeitsver­teilung der Gewinne oder Verluste durch die Analyse der Häufigkeit bestimmter Marktwertänderungen in der Vergangenheit bestimmen. Die Varianz-Kovarianz-Methode geht davon aus, dass die Marktwert­änderungen unabhängig, stationär und normalverteilt sind. Folglich kann für die Verteilung das zweckmäßige Quantil über den Erwar­tungswert und die Varianz der Marktwertänderungen berechnet wer­den. Die historische Simulation setzt unabhängig und stationär ver­teilte Marktwertänderungen voraus. Der VaR wird dann als Wert des Quantils der historisch ermittelten Häufigkeitsverteilung der Markt­wertänderungen berechnet. Der Unterschied zur Monte-Carlo-Simulation ist, dass bei dieser die alternativen Marktwerte nicht histo­risch beobachtet werden. Sie werden einer bestimmten Verteilung folgend, z.B. Normal- oder t-Verteilung, durch Simulation bestimmt.

Der VaR kann auch für die Eigenkapitalberechnung herangezogen werden. Nach den Beschlüssen des Basler Ausschusses für Bankenaufsicht vom Januar 1996 ist der VaR für das gesamte Handelsportefeuille für ein 99%iges Konfidenzniveau und eine zehntägige Haltedauer zu berechnen. Die benötigte Eigenkapitalunterlegung ergibt sich aus dem Dreifachen des täglich berechneten VaR.^[7] Als Resümee kann man sagen, dass der VaR generell geeignet ist, die zukünftig drohenden Verluste aus Marktrisiken zu messen. Er ist sowohl für die bankinterne Steuerung als auch die bankaufsichtliche Risikobegrenzung von Bedeutung. Es ist möglich, den VaR für einzelne Positionen oder Bereiche zu berechnen und ihn anschließend zu einer Kennzahl als Maßstab für das gesamte Marktrisiko einer Bank zu aggregieren. Eine Schwachstelle bei der Berechnung des VaR ist darin zu sehen, dass er nur durch die Vorgabe der Vertrauenswahrscheinlichkeit und nicht durch die Höhe des Verlustes bestimmt wird. Eine weitere Schwierigkeit liegt in der Datenbeschaffung. Besonders bei der Einbeziehung globaler Märkte ist es außerordentlich schwierig, die für die Berechnung des VaR benötigten Zeitreihen zu generieren, da sich die Frage stellt, welche Kurse man heranziehen soll (Schluss-, Höchst-, Tagesdurchschnittskurse etc.) bzw. wie man bei Finanzinstrumenten, für die überhaupt kein offizieller Kurs festgelegt wird, Daten generieren soll.^[8] Ein weiterer Nachteil des VaR-Konzeptes ist, dass er ausschließlich Bestands- und keine Neugeschäfte betrachtet.

2. Varianten des Value at Risk

Neben dem eigentlichen VaR existieren noch diverse Varianten die­ser Kennzahl. Eine dieser Varianten ist das Daily Earnings at Risk (DEaR)-Konzept, in dem im Vergleich zum VaR-Konzept lediglich das Overnight-Risiko mit einbezogen wird. Eine andere Variante ist das von J.P. Morgan entwickelte Konzept des RiskMetricsTM. Bei diesem Konzept werden nach den Prinzipien des VaR die Marktrisiken der internationalen Finanzmärkte gemessen. Andere Bezeichnungen für den VaR sind Money at Risk (MaR) und Capital at Risk (CaR), die auf dieselbe Art wie der VaR berechnet, jedoch lediglich von dem Institut, das die Variante anwendet, anders genannt werden. Eine weitere Variante ist das Konzept des Earnings at Risk (EaR), das im Gegensatz zum VaR-Konzept nur die Volatilitäten bankspezifischer Erträge misst.^[9]

III. Konzepte zur integrativen Risiko-/Renditemessung

1. Der Risk Adjusted Profitability Measurements (RAPM)-Ansatz

Wie bereits zu Beginn näher ausgeführt, haben sich die Return on Capital (RoC)-Kennzahlen, die den Ertrag ins Verhältnis zum einge­setzten Kapital setzen, als traditionelle Performance-Messungen etabliert. Bei diesen Kennzahlen wird jedoch nicht berücksichtigt, wel-ches bzw. wie viel Risiko in Kauf genommen wurde, um diesen Er-

trag zu erreichen. Aufgrund des fehlenden Zusammenhangs zwischen eingegangenem Risiko und erwirtschaftetem Ertrag sind diese Kennzahlen für eine risikofokussierte Steuerung nicht geeignet.^[10] Die RoC-Kennzahlen können nun so erweitert werden, dass der Zusam­menhang zwischen eingegangenem Risiko und erwirtschaftetem Er­trag berücksichtigt wird. Diese Kennzahlen werden unter dem Begriff der „Risk Adjusted Profitability Measurements“ (RAPM)-Kennzahlen zusammengefasst. Die Ansätze zu den RAPM-Kennzahlen unter­scheiden sich dadurch, dass das Nettoergebnis und/oder das Kapital um eine Risikokomponente bereinigt bzw. nicht bereinigt wird. Zu­sammenfassend kann man daher die Ansätze in folgender Form dar­stellen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten,

wobei sich der effektive Ertrag bei den unterschiedlichen risikoadjustierten Ergebniskennzahlen aus verschiedenen Größen zusam­mensetzen kann. Es kann sich um den Nettoertrag, den Nettoertrag abzüglich der erwarteten Verluste und den Nettoertrag abzüglich der erwarteten Verluste und der Kosten für Risikokapital handeln. Bei dem effektiven Kapital kann es sich einerseits um investiertes, ande­rerseits um Risikokapital handeln. Risikokapital ist der kleinstmögliche Betrag, der investiert werden muss, damit die Rückzahlung des übrigen, einer Bank zur Verfügung stehenden Kapitals unter der Berücksichtigung einer zu erwirtschaftenden Mindestrendite mit einer bestimmten vorgegebenen Wahrscheinlichkeit gewährleistet ist.^[11] Das Risikokapital stellt hierbei das „Risk adjusted Capital“ dar, und der Ausdruck „Nettoertrag - erwartete Verluste - Kosten für Risikokapital“ ist der „Risk adjusted Return“. Zu erwähnen ist, dass besonders für Kreditrisiken die erwarteten Verluste relevant sind. Dabei ist hervorzuheben, dass es sich nicht um eine Risikoadjustierung des Ertrags handelt, da das Risiko immer ein Maß für unerwartete Verluste darstellt. Die Berechnung des Risikokapitals erfolgt anhand der Mindesthaltedauer, die nötig ist, um eine Position glattzustellen. Die drei bekanntesten risikoadjustierten Ergebniskennzahlen RaRoC (Risk adjusted Return on Capital), RoRaC (Return on Risk adjusted Capital) und RaRoRaC (Risk adjusted Return on Risk adjusted Capital) sind jeweils spezielle Kombinationen der oben dargestellten Möglichkeiten, wie sich der effektive Ertrag respektive das effektive Kapital zusammensetzen können.^[12]

[...]

^[1] vgl. Anders, Ulrich, Die Bank (5/2000), S. 314.

^[2] vgl. Brüning, Jan-Bernd/ Hoffjan, Andreas, Die Bank (6/1997), S. 362.

^[3] vgl. Prußog, Carsten, (2000), S. 16f..

^[4] vgl. Fischer, Thomas, Die Bank, (11/1994), S. 636.

^[5] vgl. Lister, Michael, (1997), S. 32.

^[6] vgl. Müller, Thomas, (2000), S. 52.

^[7] vgl. Rudolph, Bernd, (1999), S. 719f..

^[8] vgl. Jendruschewitz, Boris, (1997), S. 111.

^[9] vgl. Lister, Michael, (1997), S. 33f..

^[10] vgl. Schierenbeck, Henner, (1997), S. 474.

^[11] vgl. Schierenbeck, Henner, (1997), S. 474.

^[12] vgl. Eller, Roland/ Gruber, Walter/ Reif, Markus, (1999), S. 389ff..