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01 | 2011 NEWS

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u Business u Unternehmenssteuerung / Risikomanagement telte Zusammenhänge ergänzen die Analyse. Das so gewonnene Wirkungsschema stellt eine approximative Abbildung des risikorelevanten Umfeldes des Unternehmens dar. Zur Quantifizierung wird den Marktfaktoren eine Einflussverzögerung von einem Quartal unterstellt. Die Veränderung der Marktfaktoren wird durch diskrete Renditen ausgedrückt. Der systemexterne Umwelteinfluss auf jeden endogenen Parameter wird jeweils in einer Zufallsvariablen aggregiert. Die endogenen Faktoren hingegen werden aus den Einflüssen der einzelnen Risikotreiber mittels Regressionsinstrumenten berechnet. Die Quantifizierung der Wirkungszusammenhänge baut auf der Methodik der bivariaten linearen Regression auf. Ausgangspunkt für ein adäquates Bewertungsschema bilden die historischen Korrelationskoeffizienten nach Pearson für alle paarweisen Zusammenhänge zwischen Marktparametern innerhalb des endogenen Bereichs. Die Korrelationen werden jeweils zwischen der Rendite des betrachteten Marktparameters und der Rendite des Einflussfaktors aus der Vorperiode berechnet. Durch diesen „Timeshift“ werden die kausalen Zusammenhänge modelliert. Die Einflüsse auf den Absatz ergeben sich aus den empirischen Einkommens- und Preiselastizitäten der entsprechenden Produkte. Die anhand des beschriebenen Simulationsmodells gewonnenen Prognosen zukünftiger Marktentwicklungen müssen zur abschließenden Risikobewertung über ein sogenanntes Exposure-Mapping mathematisch in Beziehung zu den Erfolgszahlen des Unternehmens gesetzt werden. Eine solche Exposure-Map beschreibt die Reagibilität der operativen Cash-Flows der Unternehmung bezüglich einer Veränderung der betrachteten Marktparameter. Dieser Vorgang setzt die Kenntnis über die Zusammensetzung der produktbezogenen Kosten und über den operativen Gewinn voraus. Auf der Basis einer solchen Exposure-Map können nun für jede Simulation die prognostizierten Marktentwicklungen zu quartalsweisen Cash-Flows aggregiert werden. Durch eine hinreichend hohe Simulationswiederholung ergibt sich so eine Verteilung möglicher Cash-Flows, welche über die Berechnung eines empirischen Quantils auf einem transparenten und nachvollziehbaren Weg zum Cash-Flow-at-Risk führt. Aus dem generierten Cash-Flow-at-Risk lassen sich für bestimmte Szenarien Ableitungen über den Eigenkapitalbedarf, den Bedarf an Liquiditätsreserven sowie die Wahrscheinlichkeit der Fixkostendeckung treffen. Dadurch ist das Unternehmen frühzeitig in der Lage, die Notwendigkeit von Absicherungsmaßnahmen abzuschätzen und die entsprechenden Entscheidungen der Risikosteuerung frühzeitig einzuleiten. Anwendungsbeispiel Das betrachtete industrielle Beispielunternehmen stellt drei verschiedene Produkte für Endkonsumenten aus den Materialien Aluminium, Nickel, Kupfer und Zink her. Da die Rohstoffe in USD/ Tonne gehandelt werden, ist das Unternehmen bei der Beschaffung neben dem Rohstoffpreisrisiko auch einem Wechselkursrisiko ausgesetzt. Die Produkte werden auf dem deutschen Markt in EUR angeboten und nicht exportiert. Der Umsatz des Unternehmens ergibt sich als Produkt des Absatzes und dem erzielten Preis, welche über die Preiselastizität im direkten Zusammenhang stehen. Zusätzlich wird der Absatz durch die Konjunktursituation im Inland beeinflusst. Es wird die Annahme getroffen, dass sich die erzielten Preise analog zum Verbraucherpreisindex entwickeln. Darüber hinaus wird davon ausgegangen, dass der Absatz zufälligen Schwankungen unterliegt. Diese Schwankungen werden durch die Konjunktur- und Einkommenssituation hervorgerufen, die im Modell durch das BIP repräsentiert wird. Die benötigten Rohstoffmengen für die Erzeugung der diversen Produkte sind Tabelle 1 zu entnehmen. Verbrauch in t Produkt 1 Produkt 2 Produkt 3 Aluminium 0,1 0,03 0,01 Kupfer 0 0,05 0,01 Nickel 0 0 0,05 Zink 0 0 0,05 Tabelle 1: Rohstoffverbrauch in Tonnen je Produkt 24 I NEWS 01/2011

Business t Unternehmenssteuerung / Risikomanagement t Ausgangspunkt ist das zu erwartende Standardszenario. In dieses Szenario fließen plausible Annahmen der Unternehmensführung über die zukünftige erwartete Entwicklung ein. Ergänzt wird dieses Szenario durch die Parametrisierung mit empirisch gemessenen Marktpreisschwankungen der übrigen Faktoren. Es wird unterstellt, dass im Mittel die erwarteten Absätze bei einer Standardabweichung der relativen Absatzveränderung von 5 Prozent erreicht werden. Jährlich fallen zur Finanzierung von Personal und sonstigen Fixkosten insgesamt 9 Mio. EUR an. Diese Parametrisierung dient als Standardszenario und wird verglichen mit einem sogenannten Stressszenario. Ein Stressszenario simuliert besondere Marktgegebenheiten und deren Auswirkungen auf das Unternehmen. Dabei werden hypothetische, jedoch plausible Parametrisierungen des Modells vorgenommen. Exemplarisch werden im Stressszenario ein rückläufiger Absatz von durchschnittlich 20 Prozent p. a. je Produkt und zusätzlich eine Rohstoffpreissteigerung von durchschnittlich 20 Prozent p. a. je Rohstoff betrachtet. Zwei relative Häufigkeitsverteilungen der überschüssigen Cash- Flows nach Abzug der zur Fixkostendeckung benötigten Cash-Flows in Höhe von 9 Mio. EUR resultieren aus der Simulation, welche in Abbildung 1 für das Standard- und Stressszenario visualisiert werden. Die quartalsweise erhobenen Zeitreihen vom 1. Quartal 2004 bis 4. Quartal 2010 der Faktoren Bruttoinlandsprodukt (BIP), Verbraucherpreisindex (VPI), Wechselkurs (EUR/USD), Zinssatz (12-Monats- EURIBOR), Aluminium-, Kupfer-, Nickel- und Zinkpreis bilden die Schätzgrundlage 1 für die Parametrisierung des Modells und der Simulation. Als Risikomaß wird der Cash-Flow-at-Risk zum Konfidenzniveau von 95 Prozent als aggregiertes Ergebnis nach 4 Quartalen verwendet. Je Szenario wurden jeweils vier aufeinanderfolgende Quartale bei einer Simulationszahl von jeweils 50.000 Wiederholungen simuliert. Die Tabelle 2 beschreibt die Parametrisierung. Produkt 1 Produkt 2 Produkt 3 Einkommenselastizität 1,2 0,5 1,0 Preiselastizität -2,0 -1,0 -1,5 Preis zu Simulationsbeginn 400 900 400 Erwartungsabsatz / Quartal 6000 2000 1500 Abbildung 1: Relative Häufigkeitsverteilung der Cash-Flows Das Ergebnis bestätigt die Erwartung, dass die Kombination aus steigenden Rohstoffpreisen und sinkendem Absatz zu einer Verschlechterung der Cash-Flow-Situation des Unternehmens führt, und quantifiziert die konkreten Auswirkungen. Gegenüber dem Standardszenario sinkt der erwartete Cash-Flow-Überschuss im Stressszenario von 2,32 Mio. EUR auf 0,14 Mio. EUR, was einer Reduktion von 94 Prozent entspricht. Ein Rückgang des Absatzes von 20% p.a. sowie eine Rohstoffpreissteigerung von 20 Prozent p. a. verursachen aufgrund der übergreifenden Vernetzung der diversen Faktoren einen überproportionalen Rückgang des erwarteten Cash-Flow-Überschusses. Die Ergebnisse (in Mio. EUR) der zwei Szenarios sind in Tabelle 3 dargestellt. 1 Die Zeitreihen für Nickel und Zink liegen jeweils ab dem 1. Quartal 2006 vor. Datenquellen: www.destatis.de, www.bundesbank.de, www.finanzen.net Tabelle 2: Parametrisierung NEWS 01/2011 I 25

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