Ernst / Häcker Risikomanagement im Unternehmen Schritt für Schritt

Professionelle Excel-Modelle leicht erklärt
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-8463-5692-0
Verlag: UTB
Format: EPUB
Kopierschutz: Wasserzeichen (»Systemvoraussetzungen)

E-Book, Deutsch, 224 Seiten

Risikomanagement ist in Krisenzeiten wichtiger denn je. Hinzu kommt, dass Unternehmen im Rahmen eines Risikomanagements verpflichtet sind, Risiken zu identifizieren, quantifizieren und aggregieren. Der IDW PS 340 hat hierzu die Rahmenbedingungen gesetzt. In diesem Buch wird anhand einer Case Study „Schritt für Schritt“ mit Hilfe von Excel gezeigt, wie Risiken analysiert und quantifiziert werden können. Das Buch beginnt mit der grafischen Darstellung von Risiken und der Berechnung von Risikoparametern wie den Value at Risk. Danach werden unterschiedliche Risiken mit der Monte-Carlo-Simulation zu einem Gesamtrisiko aggregiert. Es wird auch das Absichern von Risiken erklärt und wie nicht absicherbare Risiken in einen Business Plan eingebaut werden. Das Thema der Bewertung von Extremrisiken wird ebenso aufgegriffen wie die Modellierung von Volatilitäten.


utb+:
Begleitend zum Buch erhalten Leser:innen auf einer redaktionell betreuten Website Excel-Spreadsheets zur Übung und Anwendung. Erhältlich über utb.de.

Autoren/Hrsg.

Ernst, Dietmar

Häcker, Joachim

Inhaltsverzeichnis

Vorwort
Stimmen zum Buch
Genereller Aufbau des Case Study
Detaillierter Aufbau der Case Study
Philosophie des Buchs
Background-Informationen zur Case Study „RISIKOMANAGEMENT IM UNTERNEHMEN
Course 1: Risikoanalyse
Course Unit 1: Grafische Darstellung von Risiken
Assignment 1: Renditeberechnung
Assignment 2: Erstellung eines Histogramms
Assignment 3: Erstellung einer Dichtefunktion und einer Verteilungsfunktion
Assignment 4: Berechnung der Schiefe (Skewness)
Assignment 5: Berechnung der Wölbung (Kurtosis)
Course Unit 2: Varianz und Standardabweichung
Assignment 6: Berechnung der Varianz
Assignment 7: Berechnung der annualisierten und unterperiodigen Varianz
Assignment 8: Berechnung der Standardabweichung
Assignment 9: Berechnung der annualisierten und unterperiodigen Standardabweichung
Assignment 10: Berechnung der Semivarianz und der Semistandardabweichung
Course Unit 3: Modelle zur Berechnung der Volatilität
Assignment 11: Berechnung der gleitenden Volatilität
Assignment 12: Berechnung der gleitenden Volatilität mit linear fallenden Gewichten und mit exponentiell fallenden Gewichten
Assignment 13: Berechnung der Volatilität mit dem EWMA-Modell
Assignment 14: Berechnung der Volatilität mit dem ARCH-Modell
Assignment 15: Berechnung der Volatilität mit dem GARCH-Modell
Assignment 16: Prognose von Wert- und Preisentwicklungen mit Hilfe stochastischer Prozesse
Course 2: Quantitative Instrumente im Risikokmanagement
Course Unit 1: Unterschiedliche Arten des Value at Risk und der Lower Partial Moments sowie Extremwerttheorie
Assignment 1: Berechnung des Value at Risk bei einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 2: Berechnung des Relativen Value at Risk (Deviation Value at Risk) bei einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 3: Berechnung des Conditional Value at Risk bzw. Expected Shortfall bei einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 4: Berechnung des Value at Risk bei einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 5: Berechnung des Conditional Value at Risk bzw. Expected Shortfall bei einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 6: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Wahrscheinlichkeit Assignment 7: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Erwartungswert
Assignment 8: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Varianz
Assignment 9: Value at Risk für nicht-lineare Preisfunktionen: Anleihen
Assignment 10: Extremwerttheorie
Assignment 11: Risikomaße im Vergleich
Course Unit 2: Bestimmung von Portfoliorisiken
Assignment 12: Varianz-Kovarianz-Methode: Varianz-Kovarianz-Matrix und Portfoliorisiko
Assignment 13: Varianz-Kovarianz-Methode: Berechnung des Value at Risk und Conditional Value at Risk
Assignment 14: Historische Simulation
Assignment 15: Monte-Carlo-Simulation: Normalverteilte Risikoparameter
Assignment 16: Monte-Carlo-Simulation: Kalibrierte Risikoparameter
Assignment 17: Monte-Carlo-Simulation basierend auf Copula-Funktionen
Course Unit 3: Hedging von absicherbaren Risiken und Modellierung nicht-abgesicherter Risiken
Assignment 18: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Geldmarktfutures und Forward Rate Agreements (FRA)
Assignment 19: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Zinsswaps
Assignment 20: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Optionen (Caplet)
Assignment 21: Simulationsbasierte Unternehmensplanung: Festlegung der Risikoparameter für die Monte-Carlo-Simulation eines Business Plans
Assignment 22: Generierung von Verteilungsfunktionen durch Expertenbefragungen
Assignment 23: Simulationsbasierte Planung: Übernahme der Risikoparameter für die Monte-Carlo-Simulation in den Business Plan
Assignment 24: Simulationsbasierte Planung: Risikoaggregation mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation und Risikoanalyse
Stichwortverzeichnis
Abbildungsverzeichnis

Leseproben

Genereller Aufbau des Case Study
Die Case Study ist in zwei Courses unterteilt. Jeder Course ist wiederum in drei Course Units unterteilt. Course 1 beschäftigt sich mit der Risikoanalyse und ist in folgende Course Units unterteilt: Course Unit 1: Graphische Darstellung von Risiken Course Unit 2: Varianz und Standardabweichung Course Unit 3: Modelle zur Berechnung der Volatilität Course 2 beinhaltet die Anwendung von quantitativen Instrumenten im Risikomanagement und Risikoanalyse und ist in folgende Course Units unterteilt: Course Unit 1: Unterschiedliche Arten des Value at Risk und der Lower Partial Moments sowie Extremwerttheorie Course Unit 2: Bestimmung von Portfoliorisiken Course Unit 3: Hedging von absicherbaren Risiken und Modellierung nicht-abgesicherter Risiken Detaillierter Aufbau der Case Study
Course 1: Risikoanalyse Course Unit 1: Graphische Darstellung von Risiken Sie erhalten einen Datensatz bestehend aus drei Assets, die für das Rohstoffpreisänderungsrisiko, das Wechselkursrisiko und Zinsänderungsrisiko stehen. Sie lernen die unterschiedliche Berechnung von diskreten und stetigen Renditen kennen und können diese für unterschiedliche Zeiträume berechnen. Sie sind in der Lage, stetige und diskrete Renditen graphisch darzustellen und die dahinterstehenden statistischen Konzepte zu erklären. Sie können die Größen Schiefe und Wölbung berechnen und ihre Inhalte interpretieren. Course Unit 2: Varianz und Standardabweichung Sie berechnen die Varianz und Standardabweichung sowie die Semivarianz und Semistandardabweichung. Sie sind in der Lage, diese Größen für unterschiedliche Zeitperioden zu berechnen. Course Unit 3: Modelle zur Berechnung der Volatilität Sie beherrschen und verstehen die verschiedenen Verfahren, um gleitende Volatilitäten zu berechnen, und können diese erklären. Sie können Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den EWMA-, ARCH- und GARCH-Modellen erklären sowie Vor- und Nachteile dieser Verfahren aufzeigen. Sie können Optimierungen für diese Verfahren durchführen. Course 2: Quantitative Instrumente im Risikomanagement Course Unit 1: Unterschiedliche Arten des Value at Risk und der Lower Partial Moments sowie Extremwerttheorie Sie berechnen den Value at Risk, den Relativen Value at Risk und den Conditional Value at Risk (Expected Shortfall) für diskrete und stetige Renditen. Sie können Vor- und Nachteile bei der Verwendung diskreter und stetiger Renditen bei der Value-at-Risk-Berechnung erklären. Sie sind in der Lage, die Ergebnisse graphisch darzustellen. Sie beherrschen die Konzepte der Lower Partial Moments, können diese berechnen und interpretieren. Sie kennen die Besonderheiten der Extremwerttheorie und können diese zu den Value-at-Risk-Konzepten abgrenzen sowie Vor- und Nachteile benennen. Sie sind in der Lage, Risiken mit der Extremwerttheorie zu berechnen. Course Unit 2: Bestimmung von Portfoliorisiken Sie können das Portfoliorisiko mit der Varianz-Kovarianz-Methode berechnen und das Konzept in die moderne Kapitalmarkttheorie einordnen. Sie beherrschen Portfoliorisikoberechnung mit Hilfe der historischen Simulation und können die Unterschiede zur Varianz-Kovarianz-Methode erklären. Sie sind in der Lage, Monte-Carlo-Simulationen für normalverteilte und kalibrierte Risikoparameter durchzuführen und Unterschiede in den Ergebnissen zu erklären. Sie kennen das Konzept der Copula-Funktionen, können dieses erklären und zur Berechnung des Portfoliorisikos anwenden. Course Unit 3: Hedging von absicherbaren Risiken und Modellierung nicht-abgesicherter Risiken Sie sind in der Lage, absicherbare und nicht-absicherbare Risiken im Unternehmen zu identifizieren. Sie kennen unterschiedliche Instrumente, um Finanzrisiken absichern zu können. Sie sind in der Lage, Zinsänderungsrisiken mit Futures/Forwards, Swaps und Optionen abzusichern. Sie können nicht-absicherbare Risiken in den Business-Plan eines Unternehmens einbauen. Sie kennen die Unterschiede zwischen Planwerten und Erwartungswerten. Sie aggregieren Einzelrisiken im Business-Plan mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation. Sie berechnen basierend auf der Monte-Carlo-Simulation unterschiedliche Risikokennziffern. Philosophie des Buchs In diesem Buch lernen Sie quantitatives Risikomanagement anhand von Fallstudien praxisnah einzusetzen. Dabei verwenden wir unseren Ansatz des Financial-Modeling-basierten Engineerings. „Modellieren heißt Kapieren“. Dies mag etwas „flapsig“ klingen, ist aber der erfolgversprechendste Weg, sich komplexe Sachverhalte anzueignen. Sie werden sehen, dass Sie für die Fallstudien überschaubare mathematische und statistische Vorkenntnisse benötigen. Der Lernerfolg und das Verständnis der Modelle und Theorien erfolgt durch das Modellieren. Wir verwenden als Software Excel. Excel ist sehr variabel, sehr weit verbreitet, die Grundfunktionen sind relativ einfach erlernbar, es gibt gute Kontrollmöglichkeiten und relativ große Datenmengen können verarbeitet werden. Ergänzend benutzen wir in diesem Buch das Excel-Add-In „Risk Kit“, welches uns weitere statistische und stochastische Möglichkeiten bis hin zur Monte-Carlo-Simulation ermöglicht. Es kann aber auch jede andere Software von anderen Anbietern verwendet werden. Vielfach stehen kostenfreie Testversionen zur Verfügung. Im Aufbau und der Funktionsweise sind diese alle sehr ähnlich und für unsere Zwecke vollkommen ausreichend. Teilenehmer des „Certified Financial Engineer (CFE)“ und der MBA in „Applied Quantitative Finance“ eine kostenfreie Vollversion von Risk Kit für ein halbes Jahr. Wir wollen unser Buch einem breiten Leserkreis zugänglich machen. Der Leser soll wie im Titel erwähnt Schritt für Schritt die Funktionsweise von Optionen und Futures nachvollziehen können. Deshalb können Sie unter www.certified-financial-engineer.de/lehrgang/lehrgangsmaterialien die in diesem Buch behandelten Excel-Spreadsheets herunterladen. Diese Spreadsheets basieren auf dem Lehrkonzept des Financial Modeling, das aus folgenden fünf Schritten besteht: Schritt 1: Unter wird das Assignment erläutert. Dort ist die genaue Aufgabenstellung gegeben. Schritt 2: Hintergründe zu diesem Themenkomplex sind unter aufgeführt. Schritt 3: Hier lernen Sie unter die jeweiligen Formeln kennen, mit denen das Ergebnis des jeweiligen Assignments berechnet werden kann. Schritt 4: Unter ist die jeweilige Umsetzung in Excel dargestellt. Am Ende eines jeden Assignments sehen Sie im Rahmen eines Excel-Screenshots das Excel-Ergebnis mit allen Zahlen im Überblick. Schritt 5: Abschließend finden Sie unter Literaturhinweise und Verweise auf das Excel-Tool. Das Framework der Excel-Datei ist analog zu den im Buch aufgeführten Excel-Arbeitsblättern gehalten. Sie können sich somit zuerst die Inhalte von Schritt 1 und Schritt 2 selbst erarbeiten, indem Sie die relevanten Stellen im Buch lesen. Wir empfehlen dann gemäß Schritt 3 die Formeln aus dem Buch in die heruntergeladenen Excels zu übernehmen. In Schritt 4 vervollständigen Sie dann die zum jeweiligen Assignment gehörenden Zellen in dem entsprechenden Ordner. Zuletzt können Sie dann ihr Ergebnis mit dem Excel-Screenshot im Buch vergleichen. Sollten Sie Abweichungen feststellen, so können Sie wieder zurück zu Schritt 2 gehen und solange Änderungen vornehmen, bis Ihr Excel-Arbeitsblatt exakt dem Screenshot im Buch gleicht. Learning by doing! Background-Informationen zur Case Study „RISIKOMANAGEMENT IM UNTERNEHMEN“ Financial Engineering im Risikomanagement Sie sind Head of Risk Management bei PHARMA GROUP und haben die Aufgabe, das bestehende...

Über Autor(innen)

Häcker, Joachim
Prof. Dr. Dr. Joachim Häcker ist seit 2004 Professor für Corporate Finance an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München und der University of Louisville.

Ernst, Dietmar
Prof. Dr. Dr. Dietmar Ernst ist leitender Professor der European School of Finance an der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt (HfWU) in Nürtingen.

Prof. Dr. Dr. Dietmar Ernst ist leitender Professor der European School of Finance an der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt (HfWU) in Nürtingen.Prof. Dr. Dr. Joachim Häcker ist seit 2004 Professor für Corporate Finance an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München und der University of Louisville.