Risikoquantifizierung

Grundlagen - Werkzeuge - Praxisbeispiele
 
 
Erich Schmidt Verlag
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 2. Juli 2021
  • |
  • 210 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-503-17403-4 (ISBN)
 
Eine sachgerechte und fundierte Risikoquantifizierung ist nicht nur eine formale Anforderung an Risikomanagementsysteme, die sich z.B. aus dem Kontroll- und Transparenzgesetz (KonTraG) ableitet. Sie ist auch ökonomisch notwendig, denn ohne die geeignete Quantifizierung und Aggregation der Einzelrisiken kann das Risikomanagement eines Unternehmens seine beiden Kernaufgaben nicht erfüllen:

- Beurteilung der Risikotragfähigkeit auf Basis des Verhältnisses von Gesamtrisikoumfang und Risikodeckungspotenzial
- Abwägung der erwarteten Erträge und der mit diesen verbundenen Gesamtrisiken als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen

Alles notwendige mathematische und methodische Werkzeug der Risikoquantifizierung erläutert Ihnen das Expertenteam der RMA Risk Management & Rating Association e.V.- in einem anschaulichen Praxisleitfaden mit aktuellen Case Studies, um betriebliche Risikomanagementprozesse zielgerichtet zu verbessern.
  • Deutsch
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  • Deutschland
  • Risikomanager, Risikocontroller, Controller aus nicht-finanzwirtschaftlichen Unternehmen
  • 7,37 MB
978-3-503-17403-4 (9783503174034)
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  • Umschlag Seite 1
  • Titel
  • Impressum
  • Inhaltsverzeichnis
  • Vorwort
  • Autorenverzeichnis
  • Abbildungsverzeichnis
  • Tabellenverzeichnis
  • 1. Grundlagen der Risikoquantifizierung
  • 1.1. Definition
  • 1.2. Gesetzliche Rahmenbedingungen
  • 1.3. Abgrenzung und Einordnung
  • 1.4. Organisation und Prozess der Risikoquantifizierung
  • 1.5. Wesentliche Elemente der Risikoquantifizierung
  • 1.5.1. Zielgröße, Einzelrisiko und Risikoarten
  • 1.5.2. Verteilungen, Risikomaße und Risikoaggregation
  • 1.5.3. Modellrisiken und Validierung
  • 1.6. Herausforderungen
  • 1.7. Quellenverzeichnis
  • 2. Quantifizierung von Risiken mittels Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • 2.1. Einleitung
  • 2.2. Häufig genutzte Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • 2.2.1. Bernoulli-Verteilung
  • 2.2.2. Poisson-Verteilung
  • 2.2.3. Normalverteilung
  • 2.2.4. Dreiecksverteilung
  • 2.2.5. Beta- und PERT-Verteilung
  • 2.2.6. Gleichverteilung
  • 2.3. Praxisorientierte Beispiele
  • 2.3.1. Beispiel: Materialkostenschwankungen
  • 2.3.2. Kombinierte Verteilungen
  • 2.3.3. Beispiel: Absatzrisiko aus makroökonomischen Risiken
  • 2.4. Auswahl geeigneter Verteilungstypen: eine Entscheidungshilfe
  • 2.5. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise
  • 3. Risikomaße: Kennzahlen zum Vergleich und zur Priorisierung von Risiken
  • 3.1. Einführung
  • 3.2. Der Erwartungswert - nicht wirklich ein Risikomaß
  • 3.3. Spezielle Risikomaße
  • 3.3.1. Varianz und Standardabweichung
  • 3.3.2. Value at Risk als Downside-Risikomaß
  • 3.3.3. Shortfall-Risikomaße
  • 3.4. Der Risikowertbeitrag zur Priorisierung von Risiken
  • 3.5. Zusammenfassung
  • 3.6. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise
  • 4. Risikoaggregation
  • 4.1. Berücksichtigung kombinierter Effekte
  • 4.2. Erfassung der kompletten Bandbreite von Risikofaktoren durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • 4.3. Monte-Carlo-Simulation der Risiken
  • 4.4. Berücksichtigung von Abhängigkeiten
  • 4.5. Mehrere Risikofaktoren mit unterschiedlichen Verteilungsfunktionen
  • 4.6. Disaggregation zur näheren Analyse
  • 4.7. Fazit
  • 5. Stresstesting
  • 5.1. Einführung
  • 5.2. Szenario-Identifikation
  • 5.2.1. Zielsetzung und Überblick
  • 5.2.2. Voraussetzungen und Rahmenfestlegungen
  • 5.2.3. Zielgrößen und Verlusthöhe
  • 5.2.4. Klassifikation von Stress-Szenarios
  • 5.2.5. Quellen geeigneter Szenarios
  • 5.2.6. Kriterien für gute Stress-Szenarios
  • 5.2.7. Prozessuale Aspekte
  • 5.3. Szenario-Quantifizierung
  • 5.3.1. Zielsetzung und Überblick
  • 5.3.2. Quantifizierung der Zielgröße
  • 5.3.3. Quantifizierung von Eintrittswahrscheinlichkeiten
  • 5.3.4. Szenario-Aggregation
  • 5.3.5. Berücksichtigung eingetretener Verluste
  • 5.4. Praxisaspekte der Umsetzung von Stresstest-Programmen
  • 5.4.1. Abdeckung der Risikolandschaft
  • 5.4.2. Schweregrad der Stresstests
  • 5.4.3. Integration in Entscheidungsprozesse
  • 6. Validierung der stochastischen Risikomodellierung
  • 6.1. Einleitung
  • 6.2. Komponenten stochastischer Risikomodelle
  • 6.2.1. Annahmen in der Risikomodellierung
  • 6.2.2. Wahl des Risikomodells und zugehöriger Modellparameter
  • 6.2.3. Einschränkungen und Grenzen von Risikomodellen
  • 6.3. Validierungsmethoden
  • 6.3.1. Konfidenzintervalle und statistische Testverfahren
  • 6.3.2. Backtesting
  • 6.3.3. Sensitivitäts- und Szenarioanalysen
  • 6.3.4. Weitere Methoden und Hilfsmittel
  • 6.4. Management von Modellrisiken
  • 6.5. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise
  • 7. Probleme der Risikoquantifizierung und Lösungsstrategien
  • 7.1. Einführung und Problemstellung
  • 7.2. Risikoquantifizierung: Grundlagen
  • 7.3. Problemfelder der Risikoquantifizierung
  • 7.3.1. Informationsstände bei der Risikoquantifizierung
  • 7.3.2. Psychologisch bedingte Verzerrungen der Risikowahrnehmung
  • 7.4. Lösungsstrategien für eine Risikoquantifizierung bei unbefriedigender Datenlage
  • 7.4.1. Grundlagen
  • 7.4.2. Berücksichtigung von möglichen Extremereignissen
  • 7.5. Fallbeispiel: Die Verdichtung der Risikoanalyseergebnisse mehrerer Fachexperten
  • 7.6. Zusammenfassung und Empfehlungen
  • 7.7. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise
  • 8. Case Study: Die Ergebnisrechnung des Unternehmens als Basis der Ableitung des Geschäfts- und strategischen Risikos
  • 8.1. Hintergrund
  • 8.2. Grundsätzliche Vorgehensweise
  • 8.3. Case Study
  • 8.3.1. Identifikation der geschäftsrisikorelevanten GuV-Positionen
  • 8.3.2. Quantifizierung des Geschäftsrisikos auf Basis von Plan-Ist-Abweichungen
  • 8.4. Steuerung des Geschäftsrisikos
  • 8.5. Zusammenfassung
  • 9. Case Study: Risikoquantifizierung bei BS|ENERGY
  • 9.1. BS|ENERGY
  • 9.2. Risikomanagement bei BS|ENERGY
  • 9.2.1. Risikoumfeld
  • 9.2.2. Aufbau und Ziele des Risikomanagements bei BS|ENERGY
  • 9.2.3. Risikomanagementprozess von BS|ENERGY
  • 9.3. Risikoquantifizierung
  • 9.3.1. Bewertungsansatz zur Risikobewertung bei BS|ENERGY
  • 9.3.2. Verteilungsfunktionen bei BS|ENERGY
  • 9.3.3. Herausforderung bei komplexeren Risikosituationen
  • 9.3.4. Lösungsansatz = Approximation einer Exponentialverteilung
  • 9.4. Fazit
  • 10. Case Study: WITTENSTEIN SE - Pragmatische Anwendungsmöglichkeiten der Risikoaggregation
  • 10.1. Herausforderungen an das Risikomanagement im Mittelstand
  • 10.2. Anforderungen der WITTENSTEIN SE an das Risikomanagement
  • 10.3. Prozesse und Instrumente des Risikomanagements bei der WITTENSTEIN SE
  • 10.3.1. Integrierter Risikomanagementprozess
  • 10.3.2. Risikolandkarte
  • 10.3.3. Risikoaggregation mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation
  • 10.4. Ablauf der Implementierung
  • 10.5. Erfolgsfaktoren und Hindernisse bei der Umsetzung
  • 10.6. Fazit
  • 10.7. Literaturverzeichnis
  • 11. Case Study: DATEV eG - Denken in Bandbreiten, mehr Klarheit in der Unternehmenssteuerung
  • 11.1. Digitale Transformation und Risikoumfeld bei DATEV
  • 11.2. Ziele eines modernen Risikomanagements
  • 11.2.1. Gesetzlich relevante Anforderungen zur Quantifizierung
  • 11.2.2. Betriebswirtschaftlicher Mehrwert
  • 11.3. Risikoquantifizierung
  • 11.3.1. Quantitative Risikobewertung
  • 11.3.2. Eintrittswahrscheinlichkeit
  • 11.3.3. Auswirkungen
  • 11.3.4. Aggregation
  • 11.3.5. Quantifizierung und Optimierung der Unternehmensmaßnahmen
  • 11.3.6. Validierung der Methodik
  • 11.4. Vernetzung von Unternehmensplanung und Risikomanagement
  • 11.5. Integration in die Unternehmensstrategie - KPI Risikotragfähigkeit
  • 11.6. Literaturverzeichnis
  • 12. Leitfaden zur quantitativen Beschreibung von Risiken: 12 Prüffragen
  • 12.1. Grundlagen einer sachgerechten Risikoquantifizierung
  • 12.2. Neustrukturierung von Risiken vor Risikoquantifizierung
  • 12.3. Leitfaden Risikoquantifizierung: erläutert an einem einfachen Fallbeispiel
  • 12.4. Zusammenfassung und Implikationen für die Praxis
  • 12.5. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise
  • Stichwortverzeichnis
  • Umschlag Seite 4

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