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RISIKO MANAGER 09.2019

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RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

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8 RISIKO MANAGER 09|2019 Veritable Entscheidungskompetenz beinhaltet intellektuelle Bescheidenheit: Einblicke in die Grenzen von (quantitativen) Methoden Intellektuelle Bescheidenheit folgt aus selbstbezogener Reflektion, die u. a. die folgenden Facetten umfasst: » Beherzte und mutige Verwendung numerischer und symbolischer Risikomodelle, um Werte und Faktoren zu schätzen, ohne dabei von der Mathematik übermäßig beeindruckt zu sein; » Öffnung der Black Boxes der Risikomodellierung und der Global Finance, um die Prämissen und Schlussfolgerungen mathematischer Theoreme vollständig zu verstehen; » vom Risikomanagement nicht mehr zu erwarten, als es leisten kann; » nicht nur angebliche Lösungen für (die scheinbar richtigen) Probleme hinterfragen, sondern auch, ob wir überhaupt mit den richtigen Problemen starten. Ein latentes Paradoxon: (Scheinbar) effektives Risikomanagement und Risikominderung erweisen sich als ineffektiv Ein effektives Risikomanagement ist nicht nur nicht in der Lage, eine Garantie gegen das Scheitern respektive gegen Verluste zu bieten, sondern kontraintuitiv können sich wirksame (quantitative oder technische) Risikobewertungen sogar als eine Quelle für neue Risiken entpuppen, sobald sie von (ausreichend vielen) Banken, Risikomanagern oder Meinungslenkern als vorteilhaft wahrgenommen werden. Im Allgemeinen ist „Stabilität destabilisierend“ [Minsky, 1986/2008], und relative Ruhe fördert mehr Risikobereitschaft. Insbesondere technische Risikobewertungen stellen Legitimationsstrategien dar, um die Entstehung allgegenwärtiger Risiken zu rechtfertigen, und verleiten Menschen dazu, Gefahren hinzunehmen, die sie aufgrund ihrer intuitiven Gefühle nicht akzeptieren würden [Renn, 2008: xiv; Mayo & Hollander, 1991]. Tools der Risikomessung tragen unserer Tendenz Rechnung, Unsicherheit und Komplexität zu unterschätzen, um eine Illusion des Verständnisses der jeweiligen zu durchdringenden Systeme zu vermitteln. Es ist eine unangenehme, aber leider unvermeidliche Tatsache, dass theoretisch vorteilhafte Modelleigenschaften (Modellebene) nicht unbedingt zu praktischen Verbesserungen in größeren Systemen, Banken- und Finanzsystemen führen: Nach Derman & Wilmott [2009] stellen sich viele Wissenschaftler etwas blauäugig vor, dass wir eines schönen Tages das „richtige“ Modell finden mögen. Aber es gibt kein richtiges Modell, wie die beiden Autoren argumentieren [vgl. für den theoretischen Hintergrund auch Leonard, 2010; Dacey, 1976]; denn die Welt verändert sich als Reaktion auf diejenigen Modelle, die wir gerade benutzen. Die Schlussfolgerung hier ist eine doppelte: Erstens plädieren wir, dass in der ökonomischen Praxis Vorsicht bzw. Maßhalten eine Tugend ist, Besonnenheit im Handeln eine dominante Strategie und dass die erfolgreichsten Risikomanager sich dadurch abheben, dass sie es bewerkstelligen, die Exposition angesichts fallibler Modelle in Kombination mit möglicherweise schädlicher Dynamik sehr gering zu halten. Beim Risikomanagement sollte es darum gehen, die Auswirkungen dessen, was wir nicht verstehen, zu mindern [Taleb et al., 2009: 78]. Wenn wir erkennen, dass die Gestaltung und der Einsatz von Risikomodellen enorme Effekte auf Banken, andere Nutzer und die Gesamtwirtschaft zeitigen können, von denen viele über unsere Vorstellungskraft hinausreichen, dann sollten wir sicherstellen, dass eine bestimmte Strategie, so gut sie auch ex ante aussehen mag, keine unannehmbaren Verluste verursacht, wenn sich die Ereignisse nicht nach Plan A oder B entwickeln. Ebenso sollten wir früh auf mögliche Warnzeichen und Indikatoren von Finanzturbulenzen achten (z. B. übermäßige Verschuldung, mangelnde Transparenz, Hybris, Finanzierungsungleichgewichte etc.) und uns grundsätzlich einer komplexitätstheoretischen Weltanschauung bedienen, um nicht einzelne „deterministische“ Ursachen auszumachen, sondern etwa viele scheinbar unbedeutende Inputs oder stochastische kausale Verflechtungen [ für letztere vgl. Pearl, 2000]. Denn solche Inputs im Verbund oder Anhäufungen über die Zeit hinweg oder Verflechtungen können bspw. eine Finanzkrise in dem Maße verschärfen, dass ein Wendepunkt erreicht wird und ein katastrophales Ereignis folgt. Zweitens kann kein einziges Modellergebnis komplexen Risiken holistisch Rechnung tragen, aber wir können sie dennoch im Griff behalten, solange wir eine Viel-

Marktrisiko 9 zahl von Entscheidungsinstrumenten und Risikoindikatoren einsetzen und im Grunde offen im Geiste bleiben. Praktische Weisheit ist ein Trumpf bei der Bestimmung der Entscheidungskompetenz: Formale Modellierung ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen bei der Risikobewertung Während Risikomodelle und ihre technische Raffinesse manchmal die menschliche Fähigkeit, sie zu begreifen, überfordern mögen, befriedigen sie doch auch unseren tief verwurzelten menschlichen Wunsch nach Vereinfachung, indem sie in einem einzigen Modell Dinge zusammenfassen, die zu reichhaltig und vielschichtig sind, um von ihm beschrieben zu werden. Wir mögen Einfachheit, aber wir erinnern uns gerne daran, dass es unsere Modelle sind, die kompliziert oder (in besseren Fällen) einfach (d.h. nicht komplizierter als nötig) sind, und ihr Output, der simplifiziert sein kann (aber es nicht sein sollte); nicht jedoch die Welt oder das zu modellierende System, die komplex sind. Was wäre zu tun, wenn einige Faktoren in einem Risikomodell nicht sinnvoll eingefangen werden können? Wo sollten wir die Grenze zwischen einer legitimen Reduktion, einer vernünftigen Abstraktion und einem naiven Reduktionismus, einer blinden Übervereinfachung ziehen? Metaphorisch gesprochen: Stutzen mathematische Modelle tatsächliche Ereignisse auf ihre Knochen oder schneiden wichtige Teile ihrer Anatomie weg? Es scheint, dass solche Fragen zu lange ignoriert wurden, und stattdessen wurde auf die Praktikabilität hingewiesen, die Realität der Eleganz zu opfern. Auf der anderen Seite besteht eine kritische Frage auch darin, ob es willkürlicher oder fahrlässiger ist, unvollkommen zu quantifizieren (aber die qualitativen Risikofaktoren zu zählen) oder solche Positionen überhaupt nicht zu quantifizieren (und sie dann allenfalls unbeachtet zu lassen). Rein technische Antworten sind unvollständig und unbefriedigend. Reduktionismen oder rigide Reduktionen sollten nicht bereitwillig akzeptiert werden, da sie sich schuldig gemacht haben, der Welt und der Wissenschaft unhaltbare a priori Metaphysik aufzuzwingen. Im Rahmen des Risikomanagements muss der Entscheidungsträger daher nicht nur die Ergebnisse eines formalen Risikomodells kennen, das nur ein Zwischenergebnis in einem Risikobewertungsprozess sein kann, sondern auch eine angemessene Menge an Informationen um das Modell herum. Denn was (scheinbar) nicht messbar ist und nicht in mathematischer Form ausgedrückt werden kann, könnte aus dem Blickfeld verschwinden, und ein allzu dominantes Streben nach Präzision würde bedeuten, dass kleine Teile aus größeren Zusammenhän-

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