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Das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) publizierte Anfang 2015 die "Sicherheitsstrategie für die Güterverkehrs- und Logistikwirtschaft – Schutz kritischer Infrastrukturen und verkehrsträgerübergreifende Gefahrenabwehr". Dieses Dokument offenbart erhebliche Erkenntnisdefizite hinsichtlich der Kritikalität logistischer Infrastrukturen durch potenzielle Bedrohungen wie Naturkatastrophen, Unfälle oder terroristische Angriffe. Damit wird deutlich: Deutschland ist auf Risiken, die nach Eintritt einen wesentlichen Einfluss auf die logistische Infrastruktur haben, nur bedingt vorbereitet. Im Rahmen des Projektes RIMA-KIL "Risikomanagement für kritische Infrastrukturen in der Logistik" wurden nun verschiedene Ansätze zur Identifizierung und Bewertung von Risiken für die kritische logistische Infrastruktur entwickelt, untersucht und katalogisiert. Das entstandene Methodenset, welches sich Methoden sowohl des Risikomanagements als auch des Operations Research bedient, gibt dem Anwender einen umfassenden Überblick über existierende und praxiserprobte Ansätze. Ferner gibt es in vielen Fällen eine Bewertung über die Anwendbarkeit im logistischen Kontext an.
4896 Downloads03.07.2017
Datei downloaden Die Aufnahme zusätzlichen Fremdkapitals für Investitionen "hebelt" die Eigenkapitalrendite im besten Fall deutlich nach oben. Eine simple Investitionsbetrachtung über den Kapitalwert verdeckt jedoch die dahinter stehenden Unsicherheiten und Risiken. Über eine Verbindung des financial leverage mit dem operating leverage und einer begleitenden Monte-Carlo-Simulation wird am Beispiel eines Handelsunternehmens rasch deutlich weshlab diese Strategie riskanter sein kann als sie auf den ersten Blick erscheint [erschienen in Controller Magazin Heft 3/2017, mit freundlicher Genehmigung]
4758 Downloads28.05.2017
Datei downloaden Auch in der sechsten Ausgabe des FIRM Jahrbuchs berichtet die "Association for Risk Management and Regulation" auf rund 260 Seiten über aktuelle Themen aus der Welt des Risikomanagements und der Regulierung.
21265 Downloads13.04.2017
Datei downloaden Model risk management plays a significant role in today's financial marketplace. Apart from other types of risk such as market risk and credit risk, model risk is the risk within a model indicating whether the model is incorrect or misused. The outcomes and reports based on the used model significantly influence the decision making process of any financial institutions or organizations regarding future events.
This article addresses model risk in financial domains involving risk management in the context of new regulations and requirements. We first review the major quantitative methods involved in risk forecasting and the two distinct approaches towards defining model risk: the value approach and the price approach. Then, we discuss model risk from regulatory and accounting perspectives, in light of the decisive roles of BCBS 239 and IFRS 9 and their associated challenges. We further discuss the recent regulatory developments on model risk management.
This article addresses model risk in financial domains involving risk management in the context of new regulations and requirements. We first review the major quantitative methods involved in risk forecasting and the two distinct approaches towards defining model risk: the value approach and the price approach. Then, we discuss model risk from regulatory and accounting perspectives, in light of the decisive roles of BCBS 239 and IFRS 9 and their associated challenges. We further discuss the recent regulatory developments on model risk management.
5130 Downloads01.11.2016
Datei downloaden Break-Even-Rechnungen sind ein beliebtes Mittel zur Beurteilung der Chancen und Risiken, haben aber in ihrer traditionellen Form Grenzen. Sie lassen sich recht leicht um stochastische Ansätze erweitern. Das erlaubt eine tiefergehende Analyse und eine Integration in Planung und Kontrolle. [Veröffentlicht in: Controller Magazin Heft Juli/August 2015, S. 76-82]
8517 Downloads13.09.2016
Datei downloaden Dieser Beitrag liefert eine theoretische Klärung des Risikobegriffs für die interdisziplinäre Risikoforschung mit der pragmatischen Absicht zur potentiellen Verbesserung der Risikoidentifikation zugleich für das Risikomanagement. Einerseits gibt es verschiedene Vorschläge zur Definition und Konzeption von "Risiko" und andererseits herrscht eine Diskrepanz zwischen objektiven (realistischen) und subjektiven (relativistischen bis konstruktivistischen) Ansätzen. In Übereinstimmung mit der Argumentation von T. Aven ist jede Risikoevaluation abhängig von der Qualität und Gültigkeit von Daten und der Verlässlichkeit der Evaluation selbst, weshalb eine objektive Risikoevaluation nicht möglich erscheint. Einen Ausweg daraus bietet das Beachten von Vorwarnungen, wie es mit verschiedensten Konzepten durchgeführt wird: "Near Misses" aus der Industrie, "Critical Incidents" aus der Medizin, "Early Warning Signals" aus der Ökologie, "Weak Signals" aus der Unternehmensführung. Auf dieser Grundlage lässt sich ein Risikobegriff beschreiben, welcher theoretisch konsistent die verschiedenen Ansätze stringent verknüpft und zugleich realitätsnahe Risikoevaluationen (Erkennung + Identifikation + Bewertung) erlaubt, dabei aber typische Schwächen vermeidet. Dieser Risikobegriff basiert auf der Idee einer ständigen Änderung der Informationsgrundlage und erlaubt daher in einer erweiternden Anwendung Risikotrendanalysen. Dies wird mittels der Übertragung des Konzepts von Near Misses im Kontext der Technikfolgenabschätzung demonstriert. Dieser Beitrag ist daher eine tentative Erprobung der vorgestellten Grundlegung und weiterführende Fragen wären genauso zu klären, wie eine weitere empirische Ausweitung bei ausreichender Eignung.
6591 Downloads13.09.2016
Datei downloaden Warum sollte sich das Risikomanagement und das Controlling weiterentwickeln. Eine Lösung besteht in der Verzahnung von beiden Funktionen. Dieser Beitrag widmet sich den folgenden Fragen: Wie lassen sich diese beide Funktionen verbinden? Worin besteht der Nutzen der Integration? Welche Anforderungen sind erforderlich? In welchen Unternehmensbereichen bestehen Möglichkeiten für eine Verbindung? Denn die Integration der beiden Funktionen ist ein zukunftsweisender Weg - ein Schritt zur risikoorientierten Unternehmensführung.
6810 Downloads17.05.2016
Datei downloaden Auch im FIRM Jahrbuch 2016 wird wieder über die Arbeit im Frankfurter Institut für Risikomanagement und Regulierung berichtet. Und zum anderen finden Sie im Jahrbuch ein breites Spektrum von Fachbeiträgen renommierter Autoren aus der bunten Welt des Risikomanagements und der Regulierung. Mehr als 40 Beiträge präsentieren die Aktivitäten des Instituts sowie die bunte Vielfalt und Heterogenität der Themen.
47570 Downloads17.05.2016
Datei downloaden During the 2007 economic crisis, credit risk has been recognized as a core issue and a crucial determination of pricing financial instruments. The basic form of credit risk, known as counterparty risk, particularly impacts the valuation of over the counter (OTC) derivatives through an additional term known as the credit valuation adjustment (CVA). To identify the impact of credit risk, a large amount of research has been rapidly developed in the last decades. These amount of attempts confrm the significance of considering CVA and finding suitable methods to do the measurements in a more effcient manner. In this article, we provide an overview of CVA valuation and intend to give an insight into some of the models of determining counterparty credit risk on market variables. We discuss some recent mathematical methods of valuating CVA and address their potential challenges and outcomes. We then review the regulatory aspects of CVA and question the relation between analytical and regulatory risk models. [Authors: Samae Bagheri, Farhad Khakzad, Sahil Sundriy]
5087 Downloads16.05.2016
Datei downloaden Die modernen Orakel unserer digitalen und vernetzten Zeit heißen Big Data und Datenanalysen. Datensammler wie Google und Amazon vermessen die Welt, erstellen Persönlichkeitsprofile und durchforsten blitzschnell riesige Datenmengen auf Muster und Korrelationen, um Voraussagen in Echtzeit zu ermöglichen. Sie erlauben einen gezielten Blick in die Kristallkugel. Davon versprechen sich Staaten, Forschungseinrichtungen und Wirtschaftsunternehmen exakte Voraussagen, um die Risiken des eigenen Tuns zu minimieren und Chancen des zukünftigen Handelns besser einschätzen zu können. Mehr noch geht es darum, das Wissen in Organisationen strukturiert zu nutzen. Insgesamt surfen rund 3,2 Milliarden Menschen im Internet und produzieren permanent Daten über ihre Mobiltelefone, Fitnessbänder, smarte Uhren, vernetzte Navigationsgeräte und Autos. Online-Versandhändler kennen unsere geheimen Wünsche besser als wir selber. Aus Twitter-Nachrichten lassen sich politische Einstellungen sehr gut ableiten. Aus Daten und Algorithmen lassen sich potenzielle Straftaten antizipieren, bevor sie überhaupt geplant oder begangen wurden.
6310 Downloads11.05.2016
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