Rahmenwerk zur Risikomessung
Risiko = Wahrscheinlichkeit × Auswirkung. Messung ermöglicht fundierte Entscheidungen, Priorisierung, Kapitalallokation und regulatorische Compliance.
1. Qualitative Risikomessung
- Risikomatrix: Wahrscheinlichkeit (Selten–Fast sicher) × Auswirkung (unbedeutend–katastrophal) → Niedrig/Mittel/Hoch/Kritisch.
- Risikoregister: Katalog identifizierter Risiken mit Beschreibung, Ursache, Auswirkung, Verantwortlicher, Status.
- Risikotaxonomie: Kategorisierung (Strategisch, Operativ, Finanziell, Compliance, Reputationsrisiko).
- Bow-Tie-Analyse: Visuelle Ursachen → Bedrohung → Konsequenzen; Barrieren auf jeder Seite.
2. Quantitative Risikomessung
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Normal, lognormal, Poisson, Monte-Carlo-Eingaben.
- Erwartungswert (EV): Σ (Ergebnis × Wahrscheinlichkeit).
- Standardabweichung / Varianz: Streuung um EV.
- Value at Risk (VaR): Maximaler Verlust bei Konfidenzniveau (z. B. 95% VaR = 1 Mio. $).
- Conditional VaR (CVaR / Expected Shortfall): Durchschnittlicher Verlust über VaR hinaus.
- Monte-Carlo-Simulation: Tausende von Szenarien für komplexe Systeme.
- Sensitiv- / Szenarioanalyse: Tornado-Diagramme, Stresstests.
3. Risikoreaktionsstrategien
- Vermeiden: Aktivität eliminieren.
- Minderung: Wahrscheinlichkeit/Auswirkung reduzieren (Kontrollen, Redundanz).
- Übertragung: Versicherung, Verträge, Hedging.
- Akzeptanz: Behalten (mit Risikoreserve).
4. Warum Risiken messen?
- Fundierte Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
- Ressourcen auf die höchsten Risiken priorisieren.
- Regulatorische Compliance (Basel III, Solvency II, SOX, ISO 31000).
- Kapitaladequanz (Finanzinstitute).
- Stakeholder-Vertrauen.
Effektive Risikomessung verbindet qualitative Einsicht mit quantitativer Strenge, zugeschnitten auf den Kontext.
