Industrielle Risiken messen und reporten Dr. Peter Hager , Frankfurt am Main

Transkript

1 Industrielle Risiken messen und reporten Auszug aus dem Foliensatz für den 2. Seminartag (114 Folien) Dr. Peter Hager 17.-, Frankfurt am Main

2 ccfb Strategie- und Fusionsberatung für Banken und Sparkassen Erstellung wissenschaftlicher Gutachten Fusionsbegleitung Balanced Scorecard für Banken und Sparkassen Konzeption bankenspezifischer Scorecards Vertriebsmanagement für Banken und Sparkassen Entwicklung von Vertriebskonzepten Aufbau einer Einzelgeschäftskalkulation Produktentwicklung S. 2 ccfb competence center finanz- und bankmanagement Am Eichenhang Siegen Tel.: (0271) Fax: (0271) mail: info@ccfb.de Firmenmitglied in der RMA e.v. Risikomanagement Konzeption und Einführung von Managementsystemen zur Steuerung von Zins-, Kredit- und operativen Risiken in Banken und Sparkassen Spezialgebiet: Zins- und Währungsrisikomanagement in Unternehmen Potenzialanalyse für die Personalauswahl Selbstlernprogramme : Offline- und Online-Programme für den Bereich Bewertung von Finanzprodukten, Treasury und Risikomanagement Seminare: Entwicklung und Durchführung von Seminaren (auch Inhouse) zu allen Themen des Bankcontrolling (z.b. Einzelgeschäftskalkulation, barwertige Zins- und Kreditrisikosteuerung, Value at Risk)

3 Das Buch zum Seminar Corporate Risk Management Value at Risk und Cash Flow at Risk Ein erfolgreiches und für ein Unternehmen nutzenbringendes Corporate Risk Management ist weit mehr als die Erfüllung gesetzlicher Vorschriften (KonTraG, TransPuG) und damit vornehmlich qualitativer Anforderungen. Insbesondere muss der Erfolg eines Risikomanagements messbar sein. Hier setzt Peter Hager an und entwickelt auf Basis des Cash Flow at Risk einen Ansatz mit dem Unternehmen auch und gerade ihre operativen Cash Flows in das finanzielle Risikomanagement integrieren können. S. 3 Mehr Infos unter:

4 Inhalte der Veranstaltung Corporate Risk Management - Value at Risk und Cash Flow at Risk Grundlagen und Vokabular Statische Risikomodelle: Value at Risk Dynamische Risikomodelle: Cash Flow at Risk Fallstudie zum Hedging Risikomodellierung mit MS Excel (@Risk und Crystal Ball) S. 4

5 Dynamische versus statisch-komparative Risikomessung (CFaR versus VaR) 6,00% Cash Flow at Risk 5%-Minimum: 3,3 Mio. EUR Value at Risk 5%-Minimum: 3,1 Mio. 5,00% 4,00% 3,00% 2,00% 1,00% S. 5 0,00% Betrachtung über 255 Tage Betrachtung am 255. Tag

6 Abbildung von Interdependenzen zwischen dem operativen Geschäft und finanziellen Risiken Ein deutscher Hersteller exportiert Haushaltsgeräte und Bestecke in die USA. In den nächsten 255 Handelstagen werden monatlich konstante Absatzmengen erwartet, die jeweils zu Beginn des nächsten Monats von USD in EUR konvertiert werden. Gleichzeitig wird zu Beginn eines Monats der Bedarf an Rohstoffen für die laufende Produktion bis zum nächsten Monat eingekauft. Das Risiko für den deutschen Hersteller besteht in einem steigenden Wechselkurs EUR/USD und steigenden Rohstoffpreisen für Gold, Silber, Aluminium und Kupfer. Der Hersteller plant in seiner Unternehmensplanung einen Cash Flow aus Exporterlösen in Höhe von ca. 14 Mio. EUR ein (nach Abzug der Ausgaben für den Import von Rohstoffen). S. 6

7 Cash Flow at Risk Ermittlung 375,00 355,00 335,00 315,00 295,00 275,00 255,00 235,00 215,00 195,00 175,00 Gold 7,00 6,50 6,00 5,50 5,00 4,50 4,00 3,50 3,00 Silber 1600, , , ,00 800,00 600,00 Aluminium 2500, , , ,00 Kupfer 1,10 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 EUR/USD unternehmensspezifisches Exposure Mapping Monats Cash Flows rel. Häufigkeiten in 10^ Jahres Cash Flows X <= X <= % 95% Cash Flow Minimum mit 95 % Wahrscheinlichkeit 13,31 Mio. EUR S ,0 11,0 12,0 13,0 14,0 15,0 16,0 17,0

8 Der Cash Flow at Risk des Unternehmens 9 P(X < 13,31 Mio.) = 5 % P(X < 14,87 Mio.) = 95 % ,0 12,5 13,0 13,5 14,0 14,5 15,0 15,5 16,0 Planung = 14,00 Mio. EUR 5 % Quantil = 13,31 Mio. EUR Cash Flow at Risk: 14 Mio. EUR 13,31 Mio. EUR = 0,69 Mio. EUR in Mio. EUR S. 8 CFaR Mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % ist der Cash Flow at Risk auf Grund von Marktpreisänderungen binnen 12 Monaten nicht größer als 0,69 Mio. EUR!

9 Überführung des CFaR in die betriebliche Planung Position Risikoadjustierte 12-Monats Planung 0 Einnahmen nach Abzug der 13,3 Mio. EUR Materialkosten (mit 95 % Wahrscheinlichkeit) 1./. Lohnkosten (fix) -7,5 Mio. EUR 2./. fixe Betriebskosten -3,5 Mio. EUR 3./. notwendige Reinvestitionen -2,3 Mio. EUR 4./. Fremdkapitalzinsen (fix) -1,0 Mio. EUR Gewinnerwartung -1,0 Mio. EUR S. 9

10 Proaktives Risikomanagement rel. Häufigkeiten in 10^ % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% P(X < 13,31 Mio.) = 5 % P(X < 14,87 Mio.) = 95 % 12,0 12,5 13,0 13,5 14,0 14,5 15,0 15,5 16,0 Cash Flow nach Abzug der Materialkosten (in Mio. EUR) in Mio. EUR mit 95 % Wahrscheinlichkeit reicht der Cash Flow nach Abzug der Materialkosten zur Deckung der Kostenpositionen 1-3 S. 10 mit 25 % Wahrscheinlichkeit reicht der Cash Flow nach Abzug der Materialkosten zur Deckung der Kostenpositionen 1-4

11 Risikotransfer auf Kapitalmärkte - Hedging mit Futures, Forwards, Optionen, Swaps und komplexen Derivaten Die Absicherung von Risiken kostet Geld und nicht jede Maßnahme führt zu einer effizienten Risikoreduzierung. Mit Hilfe von Simulationen lässt sich in einem Rendite-/ Risikodiagramm die Verteilung für das finanzielle Ergebnis aus dem operativen Geschäft vor und nach Durchführung einer Sicherungsmaßnahme vergleichen. Auf diese Weise wird sichtbar, welche Maßnahmen zu welcher Risikoreduzierung führen und welche Chancenreduzierung damit einhergeht. S. 11

12 Volatilität der Ausgaben für Gold mit und ohne Optionen P(X < 3,71) = 5 % P(X < 4,28) = 95 % rel. Häufigkeiten in 10^-6 d 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 2,5 Ausgaben für Gold in Mio. USD 2,0 Call Option mit Strike Price bei 300 USD/oz Maximum der Ausgaben für 6 Monate: 4,50 Mio. USD Call Option mit Strike Price bei 250 USD/oz 1,5 1,0 S. 12 Maximum der Ausgaben für 6 Monate: 3,75 Mio. USD 0,5 0,0 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 Ausgaben für Gold in Mio. USD

13 Volatilität des Jahresergebnisses nach Ausgaben mit und ohne Optionen S. 13 rel. Häufigkeiten in 10^ -7 P(X < 13,31) = 5 % P(X < 14,87) = 95 % ,0 2 2,5 1 2,0 0 12,0 12,5 13,0 13,5 14,0 14,5 15,0 15,5 1,5 16,0 keine Maßnahmen (Nr. 0) rel. Häufigkeiten in 10^ -6 1,0 0,5 0,0 P(X < 14,19) = 5 % P(X < 14,74) = 95 % 12,0 12,5 13,0 13,5 14,0 14,5 15,0 15,5 16,0 Netto Cash Flow in Mio. EUR Absicherung fast aller Risikofaktoren (Maßnahme 3)

14 Fallstudie zum Hedging Das Unternehmen möchte Wechselkurse und/oder Rohstoffpreise absichern. Betrachtet werden Termin- und Optionsgeschäfte. Fünf Maßnahmenpakete stehen zur Auswahl: 0 = Unterlassungsalternative (keine Absicherung) 1 = Absicherung der Rohstoffpreise gegen extreme Änderungen 2 = Absicherung der Rohstoffpreise gegen kleine Änderungen 3 = wie 2, zusätzlich Absicherung EUR/USD mit Termingeschäften 4 = nur Absicherung EUR/USD mit Termingeschäften 5 = Absicherung ausgewählter Rohstoffpreise und EUR/USD Beispiel: Wirkung von Maßnahme 3 auf die Ergebnisvolatilität der Umsatzerlöse nach Materialkosten Absicherung S. 14

15 Die Maßnahmen reduzieren die Risiken... Standardabweichung (Mio. EUR) 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0, Beispiel: Nach Abschluß von Maßnahme 3 und Abzug der Prämien für die Absicherung betragen die minimalen Umsatzerlöse nach Materialkosten mit 95 % Wahrscheinlichkeit 13,276 Mio. EUR. Die Ergebnisvolatilität (Std.Abw.) liegt bei ca. 166 TSE. 13,00 13,50 14,00 14,50 15,00 Minimale Umsatzerlöse in Mio. EUR nach Materialkosten (mit 95 %) S. 15 Maßnahme CF brutto Prämien CF netto Std. Abw. Ratio , , , , , ,01

16 Standardabweichung... und die Chancen 0,50 0,45 0,40 0, ,30 0,25 4 0,20 0, ,10 0,05 0,00 13,00 13,50 14,00 14,50 15,00 Minimaler Cash Flow (mit 95 %) 0,50 0,45 0 0, ,35 0,30 0,25 4 0,20 0, ,10 0,05 0,00 13,00 13,50 14,00 14,50 15,00 Maximaler Cash Flow (mit 95 %) S. 16 Maßnahme CF brutto Prämien CF netto Std. Abw. Ratio , , , , , ,01

17 Riskmap für die Maßnahmenplanung 15,20 15,00 14,80 Maßnahme 0 14,60 Maßnahme 1 14,40 14,20 Maßnahme 2 Maßnahme 4 Maßnahme 5 14,00 13,80 Maßnahme 3 13,60 12,90 13,00 13,10 13,20 13,30 Best Case 13,40 13,50 13,60 13,70 S. 17 Worst Case

18 Vorschlag für die Bestimmung einer integrierten Rendite-/Risiko-Kennzahl In der Literatur finden sich je nach Zweck unterschiedliche Definitionen für RORACs und RAROCs. Eine sinnvolle Kennzahl für die Ableitung optimaler Steuerungsmaßnahmen könnte in Analogie zur Gesamtbanksteuerung lauten: RoCFaR = Erwartungswert nach Absicherungskosten Cash Flow at Risk Mittelwert der Verteilung des Summen-Cash Flows nach Maßnahmen und Abzug der Kosten der Absicherung S. 18 Risiko der Abweichung vom erwarteten bzw. geplanten Ergebnis

19 Anwendungsfelder in der Praxis Rohstoffpreis- Währungsrisiken/ Zinsrisiken/ risiken/-chancen -chancen -chancen Liquidität X X X GuV-Rechnung X X X Limitauslastung X X X Hedging X X X S. 19 Ausbau des Frühwarnsystems um Chancen und Risiken rechtzeitig zu erkennen: Wie wirkt sich eine Veränderung der Rohstoffpreise und Wechselkurse auf die operativen Cash Flows, den Gewinn und Umsatz aus? Wie wahrscheinlich ist die Liquidität zukünftig gewährleistet? Wie stark könnte die Gewinn- und Verlustrechnung belastet werden? Wie effizient sind Absicherungsmaßnahmen (Hedging)?

20 Inhalte der Veranstaltung Corporate Risk Management - Value at Risk und Cash Flow at Risk Grundlagen und Vokabular Statische Risikomodelle: Value at Risk Dynamische Risikomodelle: Cash Flow at Risk Fallstudie zum Hedging Risikomodellierung mit MS Excel (@Risk und Crystal Ball) S. 20

21 Software für die Risikokalkulation 1. Einfachste und preiswerteste Stufe: Addins für EXCEL 2. Automatisierte Lösung für den Mittelstand: Einbindung in ein unternehmensweites Reporting, z.b. mit Hilfe von R2C 3. Konzernlösungen mit z.b. SAP oder TREMA (abhängig vom Release) Hinweis: Demoversionen der und Crystal Ball befinden sich auf der CD-Rom. S. 21

22 Excel-Tools zur Unterstützung von 4.5 Preis ab: 873 EUR Infos: Crystal Ball 2000 Preis ab: 749 EUR Infos: Risk Analyzer S. 22 Preis ab: 66 EUR Infos:

23 Fallstudie zur Anwendung Aufgabe: Simulieren Sie die Wechselkursveränderung von EUR/USD over night. Die Marktdaten seien wie folgt: Wechselkurs EUR/USD 1,20 Standardabweichung der logarithmierten, 0,0065 täglichen Renditen für EUR/USD Verteilung der Renditen: Zu konvertierender Betrag: Normalverteilung 100 USD S. 23

24 1. Schritt: Exposure Mapping in EXCEL eingeben Alle benötigten Kennzahlen und Zwischenergebnisse werden in einer Excel-Tabelle aufgeführt. Für den Wechselkurs ist eine Verteilung festzulegen S. 24

25 2. Schritt: Verteilung der Zufallsvariablen Wechselkurs Für die gewählte Normalverteilung ist die Standardabweichung festzulegen S. 25

26 3. Schritt: Einbindung der Zufallsvariablen in die Formel zur Simulation des Wechselkurses EUR/USD Die Simulation erfolgt zur Basis e. Der Ausgangswechselkurs liegt bei 1,20 EUR/USD Der Befehl für die Normalverteilung kann auch direkt in eine Zelle eingegeben werden S. 26

27 4. Schritt: Verknüpfung von Wechselkurs und USD- Betrag In jedem Simulationslauf werden 100 USD mit dem simulierten Wechselkurs in EUR konvertiert S. 27

28 5. Schritt: Das Feld Betrag EUR wird als Output-Feld definiert und erscheint später im Report Mit der rechten Maustaste auf das gewünschte Output-Feld klicken. Anschließend aus dem den Befehl Add Output auswählen. S. 28

29 6. Schritt: Parameter für die Simulation wählen Die Anzahl der Szenarien je Simulationslauf sollte bis betragen (je nach Rechnerleistung) S. 29

30 7. Schritt: Starten der Simulation Mausklick S. 30

31 8. Schritt: Das Ergebnisfenster öffnet sich S. 31 Für jeden zuvor festgelegten Input und Output können nun die Kennzahlen und Häufigkeitsverteilungen abgerufen werden

32 Beispiel: Häufigkeitsverteilung für den Betrag in EUR Häufigkeitsverteilung für den in EUR konvertierten Betrag von 100 USD S. 32