Value Based Management Vorlesung 14 Balanced Scorecard und Risikosteuerung: Kennzahlen und Konzepte PD. Dr. Louis Velthuis 10.02.2006 Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 1
1 Einführung Grenzen wertorientierte Kennzahlen Wertorientierte Kennzahlen wie EVA, CVA und ERIC sind - vergangenheitsorientiert - kurzfristig - einseitig Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 2
Balanced Scorecard und Risikosteuerung Balanced Scorecard Ergänzung finanzwirtschaftlicher Perspektiven um nicht-finanzielle Perspektive Schaffung eines Gleichgewichtes zwischen (häufig nur kurzfristig orientierten) finanziellen und (längerfristig orientierten) nicht-finanziellen Kennzahlen Value at Risk VaR Konzept zur Risikomessung und Steuerung Erweiterung der traditionellen Risikomessung (anhand der Varianz (Volatilität)) um max. Verlustmöglichkeiten zu beziffern. Risikoadjustierte Renditekennzahlen Erweiterung traditioneller Kennzahlen zur Berücksichtigung finanzieller Risiken Einsatz in der Risiko- und Eigenkapitalsteuerung; vor allem in Banken. Investition bzw. Zuteilung von Risikokapital (Eigenkapital) soll gesteuert werden. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 3
2 Balanced Scorecard Aufbau Die Balanced Scorecard stellt in übersichtlicher Form - die finanziellen Kennzahlen ergänzt um - die operativen Treiber zukünftiger Leistungen dar. Hierbei beleuchtet sie das Unternehmen aus 4 Perspektiven (Finanz-, Kunden, Potential-, Prozess- Perspektiven ), jeweils mit mehreren operationalen Zielen und Kennzahlen zur Messung der Zielerreichungen sowie die entsprechenden Maßnahmen Die Perspektiven werden aus der Strategie abgeleitet und bilden das Herzstück der BSC Die Perspektiven sind interdependent und über Ursache-Wirkungs-Ketten miteinander verknüpft. Letztlich dient die BSC der Leistungsmessung sowie der Operationalisierung und Umsetzung von Visionen und Strategien in konkrete Ziele und Maßnahmen. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 4
Balanced Scorecard - Aufbau Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 5
Die Balance im Scorecard Balance im Balanced Scorecard Die Balance der Scorecard entsteht durch die Betrachtung aller vier Perspektiven und deren Zusammenhänge unter ausgewogener Berücksichtigung sowohl: kurzfristiger als auch langfristiger Ziele, Ergebniskennzahlen (Spätindikatoren) als auch Leistungstreibern (Frühindikatoren), monetärer als auch nicht-monetärer Kennzahlen, harter als auch weicher Kennzahlen. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 6
Perspektiven, Ziele und Kennzahlen Beispiele zu Perspektiven, Zielen und Kennzahlen als Messgrößen Schneller als der Markt wachsen Cash-Flow steigern Umsatzwachstum Discounted Free Cash Flow Finanzen Kunden Ziele Kennzahlen Ziele Kennzahlen ROCE über dem Umsatzanteil neuer Branchendurchschnitt ROCE Innovator-Image Produkte und Dienstleistungen Preis-Leistungsverhältnis hervorragend Vorzugslieferant sein Kundenbewertung Umsatzanteil mit Stammkunden Interne Prozesse Innovation und Lernen Ziele Kennzahlen Ziele Kennzahlen Frühes Einwirken Beratungsstunden für Kontinuierliche auf die Kundenanforderungen des Kunden vor Eröffnung Halbwertzeitsindex Verbesserung Angebotsprozesses Entwicklung des Regionalmarktes A Schnelle Hardware- Installation Überragendes Projektmanagement Anzahl Neukunden in Region A Arbeitstage zwischen Auftragserteilung und Hardware-Installation Anteil Projekte ohne overrun Hohe Mitarbeiterzufriedenheit Time to market Index Mitarbeiter - zufriedenheit, Anzahl Verbesserungsvorschl. pro Mitarbeiter Produkteinführungs- - zeitraum im Vergleich zum Wettbewerber Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 7
2 Value at Risk Grundidee: Berücksichtigung des Risikos als Down-Side-Risk Wertorientierte Kennzahlen berücksichtigen das Risiko in Form eines Zuschlages im Zins (EVA) oder gegebenenfalls in Form eines Abschlages vom erwarteten Cashflow (ERIC) Die Höhe der Zuschläge (bzw. Abschläge) wird durch das systematische (nicht diversifizierbare) Risiko bestimmt. Zur Risikomessung dient hierbei die Varianz (bzw. Volatilität) bzw. Kovarianz. Die Varianz als Streuungsmaß misst die mittleren quadrierten Abweichungen vom Erwartungswert. Problem: Abweichungen nach unten und nach oben werden gleichbehandelt. Shareholder in der Realität sind viel gestresster durch die Möglichkeit, Geld zu verdienen, als sie es sind, Geld zu verlieren. Value at Risik gibt den Shareholder Auskunft darüber: Wieviel er unter normalen Umständen in der betrachteten Periode verlieren könnte (worst-case scenario) Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 8
Beispiel Beispiel 2-Alternativen: 2 2 2 µ 2 = 0,5 0 + 0,5 32 = 16 σ 2 = 0,5 [0 16] + 0,5 [32 16] = 256 Bei beiden Alternativen ist der Erwartungswert gleich 16 und die Varianz gleich 256. Alternative 1 Umweltzustand (Eintrittswahrscheinlichkeit) Gewinn µ 1 = 0,2 ( 16) + 0,8 24 = 16 Alternative 2 Umweltzustand (Eintrittswahrscheinlichkeit) Gewinn S 1 (20%) S 1 (50%) Alternative 1 beinhaltet aber die Gefahr, relativ viel Wert bzw. Geld zu verlieren. -16 0 t = 1 t = 1 S 2 (80%) 2 2 2 σ 1 = 0,2 [( 16) 16] + 0,8 [24 16] = 256 24 S 2 (50%) 32 Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 9
Begriff VaR Begriff: Value at Risk (VaR) VaR = Wertverlust eines Portefeuilles, der mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit (Konfidenzniveau), z.b. 99%, innerhalb einer vorgegebenen Periode (Haltedauer) nicht überschritten wird. Value at Risk hat 3 Elemente - ein relativ hohes Konfidenzniveau (typisch 95% oder 99%), - eine vorgegebene Periode (Tag, Monat oder Jahr) - eine Verlusthöhe (absolut in Euro oder prozentual). Verwendung Risikosteuerung und insb. Eigenkapitalunterlegung bei Banken. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 10
Graphische Illustration Wahrscheinlichkeitsdichte α VaR α Wertänderung Value at Risk (α = 1 Konfidenzniveau) Bei Eigenkapitalunterlegung in Höhe des VaRα: Das Eigenkapital reicht in (1-α) 100% aller Fälle aus, negative Abweichungen vom Erwartungswert abzufedern, bzw.: in α 100% der möglichen Umweltentwicklungen wird der Verlust größer sein als das vorhandene Eigenkapital. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 11
Ermittlung des VaR Ermittlung Varianz/Kovarianz-Ansatz: Beruht auf der Portefeuilletheorie. Ermittlung des VaR in 4 Schritten: (1) Identifikation von Marktrisikofaktoren (Zinsen, Währungen, Güterpreise), die den Wert der Zahlungsansprüche im Portefeuille beeinflussen (2) Bestimmung von Volatilitäten und Korrelationen für diese Risikofaktoren auf Basis täglicher Marktdaten (Unterstellung von Normalverteilungen) (3) Verknüpfung der Zahlungsansprüche mit den Risikofaktoren durch Sensitivitätskennziffern (Bsp: Volumen der USD-Position (=Sensitivität) wird an USD-Kurs geknüpft), so dass sich die jeweiligen Wertänderungen ergeben. (4) Ermittlung (des Erwartungswertes und) der Varianz der gesamten Wertänderung und des VaR nach Vorgabe von Konfidenzniveau und Haltedauer. Hauptprobleme des Ansatzes: Normalverteilungsannahme; Sensitivitäten unterstellen lineare Beziehungen zwischen Zahlungsanspruch und Risikofaktor, die insb. bei Derivaten häufig nicht gegeben sind (z.b. Optionen). Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 12
Ermittlung des VaR Historische Simulation: Beruht auf der Beobachtung historischer Realisationen der Risikofaktoren (z.b. der Entwicklung des USD-Wechselkurses). Verknüpfung der Änderungen der Risikofaktoren mit den Zahlungsansprüchen im Portefeuille ergibt Reihe historischer Wertänderungen. Einfaches Reihen und Abzählen liefert VaR. Hauptprobleme des Ansatzes: Hohe Anfälligkeit gegen Trends und Zyklen. Monte-Carlo-Simulation: Beruht auf wiederholter Simulation der Wertänderungen des betrachteten Portefeuilles auf Basis der Volatilitäten und Korrelationen für die Risikofaktoren (vgl. Schritt 2 des Varianz-Kovarianz-Ansatzes); Verzicht auf die Sensitivitäten des Varianz-Kovarianz-Ansatzes. Reihung der Wertänderungen und Ermittlung des VaR durch Abzählen wie bei historischer Simulation. Hauptproblem: Hoher Rechenaufwand, mittlerweile jedoch leicht leistbar. Vorteil der Methode ist ihre hohe Flexibilität. Derzeit dominierendend in der praktischen Anwendung. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 13
3 Risikoadjustierte Renditekennzahlen Erweiterung traditioneller Kennzahlen zur Berücksichtigung finanzieller Risiken. Einsatz in der Risiko- und Eigenkapitalsteuerung, vor allem in Banken. Risikoanpassung erfolgt entweder im Nenner (RoRAC) oder im Zähler (RARoC). Return on Risk Adjusted Capital (RoRAC) Nettoergebnis RoRAC = Risikokapital Nettoergebnis = Ergebnis Betriebskosten Standardrisikokosten (erw. Verlust) Risikokapital wird auf Basis des Value at Risk (VaR) bestimmt. Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 14
Risikoadjustierte Renditekennzahlen (2) Risk Adjusted Return on Capital (RARoC): Nettoergebnis Verzinsung des RoRAC = Kapital Risikokapitals Risikoadjustierte Renditekennzahlen eignen sich nicht zur wertorientierten Steuerung im Sinne der Shareholder, sondern allenfalls zur Risikosteuerung. Hauptgrund: Risikokapital entspricht nicht dem investierten Kapital aus Sicht der Shareholder keine wertorientierten Kennzahlen! Wirtschaftswissenschaften PD. Dr. Louis Velthuis Seite 15