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Risikomanagement für die Zukunft bedeutet Komplexitätsmanagement
Geschrieben am Montag, 09. März 2009 von firmenpresse
Warum kritische und verkannte Komplexität eine wesentliche Krisenursache ist
? Konventionelles Riskmanagement ist mit für die Krise verantwortlich!
? Es braucht eine Analysemethode jenseits des traditionellen Riskmanagements - diese muss auf Komplexitätsmanagement beruhen, um relevante Interdependenzen abzubilden
Wie konnte es kommen, dass in Sub-Prime-Krisen-Beispielen wie Enron, Lehman Brothers oder Parmalat ein Geschäft kurz nach einem sehr guten Rating so plötzlich einstürzte? Was wurde übersehen? Dabei sind diese Beispiele der Schwächen von Rating-Prozessen möglicherweise gerade die Spitze des Eisbergs!
Das zunehmende Niveau globaler Ungewissheit und Abhängigkeit sowie der aktuelle sozioökonomische Kontext wird allen herkömmlichen Ratingmanagement- und Business Intelligence-Tools ein Ende machen. Die Konzepte von Risikomanagement und Risiko-Rating sind im Kern richtig. Gestattet ist jedoch die Frage, in welchem Maße gerade diese Methoden und Instrumente zu den aktuellen Krisenproblemen beigetragen haben und was getan werden kann, um diese zu verbessern oder teilweise oder ganz zu ersetzen.
Das Problem von Ratings liegt in ihrem Charakter als eine Art "1-Klick-Optimierung" wie wir sie aus Softwareprogrammen kennen. Bei einem Mausklick wird eine Black-Box-Routine ausgeführt, die wir nicht kennen und nachvollziehen können, der wir aber einfach blind vertrauen. Entscheider bekommen einen aggregierten Wert, dem sie als Aussage über den Gesundheitszustand eines Unternehmens vertrauen. Das erspart oft die Mühe des eigentlich geforderten persönlichen Auseinandersetzen-Müssens mit den Daten und Ergebnissen sowie Umfeldhintergründen eines Unternehmens, bevor eine Entscheidung getroffen werden kann. Entgegen dem allgemeinen Glauben, ist ein Rating jedoch keine "Empfehlung" noch eine Form der Garantie der Glaubwürdigkeit eines Unternehmens. Ein Rating ist per Definition bloß eine Einschätzung der Wahrscheinlichkeit der Solvenz oder Insolvenz, der Gesundheit eines Unternehmens in einem bestimmten Zeitmoment. Für Ratings bewerten Agenturen regelmäßig statistische Informationen und nutzen statistische Modelle, wie sie z.B. in den hoch entwickelten Monte-Carlo Simulationen benutzt werden. Meist werden Informationen über die jüngste Geschichte einer Firma unter der stillschweigenden Annahme herangezogen, dass diese Informationen genügen,die Zukunft des Unternehmens durch geglättete Extrapolation vorherzusagen. In turbulenten, instabilen und globalen Wirtschaftssystemen, in dem manchmal jeder Tag neue Rahmenbedingungen bringen kann, ist diese Vereinfachung höchst fraglich und in sich selbst risikoreich.
In der jüngeren Vergangenheit haben wir die starke Verbreitung exotischer Computermodelle beobachtet. Ein schwieriges Computermodell erfordert immer einen enormen Validierungsaufwand, der in vielen Fällen nicht einfach durchgeführt werden kann. Der Grund ist ziemlich einfach. Jede Unternehmung ist einzigartig. Jede Wirtschaftskrise ist einzigartig. Keine Statistiken können diese Tatsache wegdiskutieren, egal wie ausgeklügelt sie sein mögen. Die Komplexität der zuletzt auf den Markt gebrachten Finanzprodukte hat zudem die Kapazität jedes möglichen Modells übertroffen, deren schwierige und in hohem Grade stochastische Dynamik völlig zu erfassen. Dies hat dann auch einen tödlichen Überlaufeffekt auf die Realwirtschaft verursacht. Ich betone daher die Tatsache, dass der Verbrauch von Modellen eine bedeutende Quelle der Unsicherheit aufgrund der Turbulenz der globalen Wirtschaft manifestiert, die durch die Subjektivität der Analytiker weiter verstärkt wird. In einer unterbrochenen und "schnellen" Wirtschaft kann keine Modell-Technik der Welt glaubwürdige Schätzungen der Insolvenz-Wahrscheinlichkeit abgeben, auch nicht in Betrachtungen über kürzere Zeitperioden.
Erstaunlich ist nicht die Präzision, mit der die Wahrscheinlichkeit angezeigt wird, sondern die Zeitspanne für die die Bewertung gerecht werden und gelten soll. Der Grad von differenzierter Auflösung - d.h. die Zahl von Bewertungskategorien - ist in einer turbulenten Wirtschaft nicht gerechtfertigt. Die Tatsache, dass eine Rating-Agentur ein Unternehmen in eine von 25 oder mehr Kategorien einordnet, belegt, dass es scheinbar genügend "Präzision" in Wirtschaft und in den Modellen gibt, um diese vielen Kategorien zu rechtfertigen.
Ist es nicht genau dieser Versuch von Präzision in einem in hohem Grade unsicheren und unvorhersehbaren Klima, der viele Zweifel an dem traditionellen Ratingkonzept aufkommen lassen muss? Das ganze Konzept ist fehlerhaft, denn es versucht trotz vieler Zweifel eine Bewertung von Etwas, das aufgrund seiner Komplexität nicht in einem Faktor kulminiert zu bewerten ist nach dem Motto: "Wir tun zwar etwas Falsches, aber das hoch präzise".
2. Lassen Sie mich einen interessanten Vergleich zwischen einem Unternehmens-Rating und einem Automobil-Crashversuch ziehen.
Auch ein Automobil wird hinsichtlich seiner Crash-Sicherheit geratet. Allerdings wird die Sicherheit durch die Zahl von Sternen - 1 bis 5 - ausgedrückt, wobei 5 die höchste Sicherheitsstufe darstellt. Ist ein Auto mit 5 Sterne-Rating absolut crashsicher? Sehr fraglich! Wo steckt das Problem?
Ein Crashtest wird in einem Testlabor unter klinischen Bedingungen durchgeführt. Was auf der Straße geschieht, ist eine andere Geschichte. Ein Crashtestergebnis erklärt, was unter den sehr exakten, aber nicht unbedingt realen Bedingungen geschieht. In der Wirklichkeit stößt ein Auto mit einem anderen Auto mit einer unbekannten Geschwindigkeit, von unbekannter Masse, in einem unbekannten Winkel zusammen, und nicht mit einer im Labor fixierten glatten Wand bei 55 km/h und 90 Grad Zusammenstoßwinkel. So versucht ein Crashtest etwas über einmögliches künftiges Fahrzeugverhalten zu vermitteln, das so kaum jemals eintritt. Wie bei Unternehmens-Ratings benutzen die Crashtests Computer-Crashsimulationen auf Basis stochastischer Modelle und versuchen darüber exakte Antworten für unbekannte zukünftige Geschehnis-Drehbücher zur Verfügung zu stellen.
Zusammenfassend und auf den Punkt gebracht heißt das, dass es nicht möglich oder zumindest extrem schwierig ist, die grundlegende Eigenschaft unserer Wirtschaft - schnell sich ändernde und hohe Komplexität turbulenterer Ökosysteme - abzubilden und vorherzusagen.
3. Das Risikomanagement der Zukunft heisst Komplexitätsmanagement!
Komplexität ist dann gegeben, wenn Systeme und Situationen eine hohe Interdependenz in den Teilaspekten aufweisen und das Ganze mehr als die einfache Addition seiner Teile ist. Teilaspekte können nur verstanden werden, wenn das Ganze Universum eines Systems und seines Umfeldes oder einer Situation verstanden wurde. Komplexität und die Fähigkeit damit umzugehen, kann durchaus ein Wettbewerbvorteil sein. Übermäßige Komplexität jedoch ist die Hauptquelle der Gefahr für einen Geschäftsprozess. Insbesondere bedeutet hohe Kompliziertheit hohe Zerbrechlichkeit, Verwundbarkeit. Die Zerbrechlichkeit eines Unternehmens ist proportional zu seiner Komplexität und zur Ungewissheit in seinem Markt.
Hohe Komplexität erfordert hohen Managementeinsatz und viel Einfühlungsvermögen und Verständnis. Sie liefert auch Überraschungen, ist unbequem. Deshalb ziehen Menschen es vor, komplizierte Situationen auszublenden.
4. CPS Schließmann hat mit Partnern eine neue Methodik entwickelt, mit der es erstmals möglich ist, Komplexität modellfrei zu vermessen und damit steuerbar zu machen.Diese erlaubt die grundlegende Beschränkung jedes möglichen Modells zu überwinden, das unvermeidlich Vereinfachungen und Hypothesen mit einbezieht, die in den meisten Fällen selten überprüft werden. Die Methode ist objektiv. Daten werden analysiert, wie sie sind, ohne irgendwelche Annahmen und ohne irgendeine Vorfilterung.
? Konventionelles Riskmanagement ist mit für die Krise verantwortlich!
? Es braucht eine Analysemethode jenseits des traditionellen Riskmanagements - diese muss auf Komplexitätsmanagement beruhen, um relevante Interdependenzen abzubilden
Wie konnte es kommen, dass in Sub-Prime-Krisen-Beispielen wie Enron, Lehman Brothers oder Parmalat ein Geschäft kurz nach einem sehr guten Rating so plötzlich einstürzte? Was wurde übersehen? Dabei sind diese Beispiele der Schwächen von Rating-Prozessen möglicherweise gerade die Spitze des Eisbergs!
Das zunehmende Niveau globaler Ungewissheit und Abhängigkeit sowie der aktuelle sozioökonomische Kontext wird allen herkömmlichen Ratingmanagement- und Business Intelligence-Tools ein Ende machen. Die Konzepte von Risikomanagement und Risiko-Rating sind im Kern richtig. Gestattet ist jedoch die Frage, in welchem Maße gerade diese Methoden und Instrumente zu den aktuellen Krisenproblemen beigetragen haben und was getan werden kann, um diese zu verbessern oder teilweise oder ganz zu ersetzen.
Das Problem von Ratings liegt in ihrem Charakter als eine Art "1-Klick-Optimierung" wie wir sie aus Softwareprogrammen kennen. Bei einem Mausklick wird eine Black-Box-Routine ausgeführt, die wir nicht kennen und nachvollziehen können, der wir aber einfach blind vertrauen. Entscheider bekommen einen aggregierten Wert, dem sie als Aussage über den Gesundheitszustand eines Unternehmens vertrauen. Das erspart oft die Mühe des eigentlich geforderten persönlichen Auseinandersetzen-Müssens mit den Daten und Ergebnissen sowie Umfeldhintergründen eines Unternehmens, bevor eine Entscheidung getroffen werden kann. Entgegen dem allgemeinen Glauben, ist ein Rating jedoch keine "Empfehlung" noch eine Form der Garantie der Glaubwürdigkeit eines Unternehmens. Ein Rating ist per Definition bloß eine Einschätzung der Wahrscheinlichkeit der Solvenz oder Insolvenz, der Gesundheit eines Unternehmens in einem bestimmten Zeitmoment. Für Ratings bewerten Agenturen regelmäßig statistische Informationen und nutzen statistische Modelle, wie sie z.B. in den hoch entwickelten Monte-Carlo Simulationen benutzt werden. Meist werden Informationen über die jüngste Geschichte einer Firma unter der stillschweigenden Annahme herangezogen, dass diese Informationen genügen,die Zukunft des Unternehmens durch geglättete Extrapolation vorherzusagen. In turbulenten, instabilen und globalen Wirtschaftssystemen, in dem manchmal jeder Tag neue Rahmenbedingungen bringen kann, ist diese Vereinfachung höchst fraglich und in sich selbst risikoreich.
In der jüngeren Vergangenheit haben wir die starke Verbreitung exotischer Computermodelle beobachtet. Ein schwieriges Computermodell erfordert immer einen enormen Validierungsaufwand, der in vielen Fällen nicht einfach durchgeführt werden kann. Der Grund ist ziemlich einfach. Jede Unternehmung ist einzigartig. Jede Wirtschaftskrise ist einzigartig. Keine Statistiken können diese Tatsache wegdiskutieren, egal wie ausgeklügelt sie sein mögen. Die Komplexität der zuletzt auf den Markt gebrachten Finanzprodukte hat zudem die Kapazität jedes möglichen Modells übertroffen, deren schwierige und in hohem Grade stochastische Dynamik völlig zu erfassen. Dies hat dann auch einen tödlichen Überlaufeffekt auf die Realwirtschaft verursacht. Ich betone daher die Tatsache, dass der Verbrauch von Modellen eine bedeutende Quelle der Unsicherheit aufgrund der Turbulenz der globalen Wirtschaft manifestiert, die durch die Subjektivität der Analytiker weiter verstärkt wird. In einer unterbrochenen und "schnellen" Wirtschaft kann keine Modell-Technik der Welt glaubwürdige Schätzungen der Insolvenz-Wahrscheinlichkeit abgeben, auch nicht in Betrachtungen über kürzere Zeitperioden.
Erstaunlich ist nicht die Präzision, mit der die Wahrscheinlichkeit angezeigt wird, sondern die Zeitspanne für die die Bewertung gerecht werden und gelten soll. Der Grad von differenzierter Auflösung - d.h. die Zahl von Bewertungskategorien - ist in einer turbulenten Wirtschaft nicht gerechtfertigt. Die Tatsache, dass eine Rating-Agentur ein Unternehmen in eine von 25 oder mehr Kategorien einordnet, belegt, dass es scheinbar genügend "Präzision" in Wirtschaft und in den Modellen gibt, um diese vielen Kategorien zu rechtfertigen.
Ist es nicht genau dieser Versuch von Präzision in einem in hohem Grade unsicheren und unvorhersehbaren Klima, der viele Zweifel an dem traditionellen Ratingkonzept aufkommen lassen muss? Das ganze Konzept ist fehlerhaft, denn es versucht trotz vieler Zweifel eine Bewertung von Etwas, das aufgrund seiner Komplexität nicht in einem Faktor kulminiert zu bewerten ist nach dem Motto: "Wir tun zwar etwas Falsches, aber das hoch präzise".
2. Lassen Sie mich einen interessanten Vergleich zwischen einem Unternehmens-Rating und einem Automobil-Crashversuch ziehen.
Auch ein Automobil wird hinsichtlich seiner Crash-Sicherheit geratet. Allerdings wird die Sicherheit durch die Zahl von Sternen - 1 bis 5 - ausgedrückt, wobei 5 die höchste Sicherheitsstufe darstellt. Ist ein Auto mit 5 Sterne-Rating absolut crashsicher? Sehr fraglich! Wo steckt das Problem?
Ein Crashtest wird in einem Testlabor unter klinischen Bedingungen durchgeführt. Was auf der Straße geschieht, ist eine andere Geschichte. Ein Crashtestergebnis erklärt, was unter den sehr exakten, aber nicht unbedingt realen Bedingungen geschieht. In der Wirklichkeit stößt ein Auto mit einem anderen Auto mit einer unbekannten Geschwindigkeit, von unbekannter Masse, in einem unbekannten Winkel zusammen, und nicht mit einer im Labor fixierten glatten Wand bei 55 km/h und 90 Grad Zusammenstoßwinkel. So versucht ein Crashtest etwas über einmögliches künftiges Fahrzeugverhalten zu vermitteln, das so kaum jemals eintritt. Wie bei Unternehmens-Ratings benutzen die Crashtests Computer-Crashsimulationen auf Basis stochastischer Modelle und versuchen darüber exakte Antworten für unbekannte zukünftige Geschehnis-Drehbücher zur Verfügung zu stellen.
Zusammenfassend und auf den Punkt gebracht heißt das, dass es nicht möglich oder zumindest extrem schwierig ist, die grundlegende Eigenschaft unserer Wirtschaft - schnell sich ändernde und hohe Komplexität turbulenterer Ökosysteme - abzubilden und vorherzusagen.
3. Das Risikomanagement der Zukunft heisst Komplexitätsmanagement!
Komplexität ist dann gegeben, wenn Systeme und Situationen eine hohe Interdependenz in den Teilaspekten aufweisen und das Ganze mehr als die einfache Addition seiner Teile ist. Teilaspekte können nur verstanden werden, wenn das Ganze Universum eines Systems und seines Umfeldes oder einer Situation verstanden wurde. Komplexität und die Fähigkeit damit umzugehen, kann durchaus ein Wettbewerbvorteil sein. Übermäßige Komplexität jedoch ist die Hauptquelle der Gefahr für einen Geschäftsprozess. Insbesondere bedeutet hohe Kompliziertheit hohe Zerbrechlichkeit, Verwundbarkeit. Die Zerbrechlichkeit eines Unternehmens ist proportional zu seiner Komplexität und zur Ungewissheit in seinem Markt.
Hohe Komplexität erfordert hohen Managementeinsatz und viel Einfühlungsvermögen und Verständnis. Sie liefert auch Überraschungen, ist unbequem. Deshalb ziehen Menschen es vor, komplizierte Situationen auszublenden.
4. CPS Schließmann hat mit Partnern eine neue Methodik entwickelt, mit der es erstmals möglich ist, Komplexität modellfrei zu vermessen und damit steuerbar zu machen.Diese erlaubt die grundlegende Beschränkung jedes möglichen Modells zu überwinden, das unvermeidlich Vereinfachungen und Hypothesen mit einbezieht, die in den meisten Fällen selten überprüft werden. Die Methode ist objektiv. Daten werden analysiert, wie sie sind, ohne irgendwelche Annahmen und ohne irgendeine Vorfilterung.
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