Wie viel Budget sollten Sie vorhalten, um bei Ihrem Investitionsprojekt auf der sicheren Seite zu sein? Die Risikosimulation und -aggregation mit der Monte-Carlo-Methode liefert deutlich genauere Aussagen als die Szenarioplanung.
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Die Einsatzmöglichkeiten von Risikosimulation und Risikoaggregation sind äußerst vielfältig. Einsatzmöglichkeiten sind immer dann gegeben, wenn die Notwendigkeit besteht, unsichere zukünftige Szenarien abzubilden.
Eine Branche, welche ohne Simulationen kaum auskommt, ist das Versicherungswesen. Hier ist es absolut notwendig, Simulationen zu fahren, welche künftig zu erwartende Schadensentwicklungen abbilden. Eine Versicherungsgesellschaft verwendet die Methodik der Risikoaggregation, um das Gesamtrisiko zu berechnen, das ihre Policen enthalten.
Weitere Einsatzgebiete von Risikosimulation und Risikoaggregation sind heute auch durch regulatorische Anforderungen gegeben. In vielen Branchen, insbesondere im Finanzsektor, sind Unternehmen sogar verpflichtet, bestimmte Kapitalanforderungen zu erfüllen. Risikosimulation und -aggregation werden hier dazu genutzt, um sicherzustellen, dass das Unternehmen den regulatorischen Anforderungen gerecht wird und ausreichend Kapital für den Betrieb und die Absicherung von Risiken bereithält. Prominentes Beispiel hierfür ist die "Neufassung des IDW Prüfungsstandards: Die Prüfung des Risikofrüherkennungssystems" (IDW PS 340 n.F.) des Instituts der Wirtschaftsprüfer (IDW) von 2020. Die Neufassung fordert u.a. den Einsatz von Risikoaggregation zur Bestimmung der Risikotragfähigkeit.
Ein weiteres Anwendungsgebiet für die Risikosimulation liegt im Bereich der Kalkulation von Investitionsprojekten. Gängige Vorgehensweisen greifen dafür oft auf Szenarioplanungen zurück. Hierbei werden üblicherweise drei verschiedene Planungen als mögliche Entwicklung angesehen (Worst, Middle und Best Case). Diese Planungen liefern aber nur unzureichende Informationen darüber, wie hoch beispielsweise die Wahrscheinlichkeit ist, dass das verfügbare Kapital ausreicht, um auch unerwartete Kosten abdecken zu können.
Genau in solchen Situationen können Risikosimulation und Risikoaggregation mithilfe der Monte-Carlo-Methode ihre Stärken ausspielen. Im Vergleich zur oben genannten Szenarioplanung kommen mithilfe der Monte-Carlo-Methode nicht nur drei Planungsszenarien zum Einsatz, sondern hunderttausende. Diese werden jeweils durch eine große Anzahl wiederholter Zufallsexperimente ermittelt und als ein mögliches Szenario simuliert.
Nachfolgend möchte ich Ihnen am Fallbeispiel der Kostenschätzung für den Bau eines Einfamilienhauses verdeutlichen, wo Schwachstellen bisheriger Methoden – beispielsweise der oben genannten Szenarioplanung – liegen und welche zusätzlichen Erkenntnisse die Risikosimulation hier liefern kann.
Die Herkunft des Namens Monte-Carlo-MethodeDer Name Monte-Carlo-Methode geht auf deren Mitbegründer Stan Ulam zurück, dessen Onkel sich für sein Laster des Glücksspiels häufig Geld von Verwandten lieh. Hierfür verwendete er die Umschreibung "er müsse nach Monte Carlo gehen" als Anspielung auf die weltweit renommierte Spielbank von Monaco. (Ob Ulams Onkel seiner Zeit auch bereits Risikosimulationen für sein Glücksspiel verwendete, ist leider nicht überliefert.) |
Gewöhnliche Planungsansätze im Bereich Risikomanagement umfassen Einzelposten mit den jeweils erwarteten Kosten. Die Gesamtkosten ergeben sich aus der Summe aller Kostenpunkte. Tabelle 1 zeigt dies beispielhaft für den Bau eines Einfamilienhauses.
Die vorab geplanten Kosten entsprechen nur selten den tatsächlich eintretenden Ausgaben. Deshalb werden in vielen Fällen solche Planungen um normalerweise zwei zusätzliche Szenarien pro Kostenposition ergänzt (Szenarioanalyse genannt). Hierfür betrachtet die Projektleitung und/oder die Rolle Risikomanager die einzelnen Kostenpositionen genauer und ermittelt mögliche positive oder negative zu erwartende Abweichungen. Diese basieren auf Schätzungen oder idealerweise auch auf Erfahrungswerten vorangegangener Projekte. Handelt es sich ggf. um allgemeingültige Risiken, können Sie auch Online-Portale mit Vergangenheitswerten und Statistiken heranziehen.
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