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Bedingt durch zunehmende Berücksichtigung der unternehmensspezifischen Risikosituation bei der Fremdkapitalfinanzierung tritt das Thema des Risikomanagements in den Fokus der Unternehmensführung. Die individuellen Risiken werden in den Ratingmodellen der Banken zukünftig eine immer größere Bedeutung einnehmen. Wirkungen von eingetretenen Risiken auf die Unternehmenskennzahlen führen jedoch auch heute schon zu unerwarteten Ratingverschlechterungen. Maßnahmen zum Risikotransfer bzw. zur Risikofinanzierung stellen eine entscheidende Steuerungsmöglichkeit für adäquate Fremdfinanzierungskosten dar. Die in der Vergangenheit angewendeten Instrumente aus dem Versicherungsbereich können jedoch wesentliche Risiken nicht hinreichend absichern. Alternative Instrumente des Risikotransfer und der Risikofinanzierung sind notwendig, um Unternehmen einen erweiterten „Versicherungsschutz“ geben zu können, der sie gegen externe Zufälle in ihrem Umfeld absichert. [Quelle: Globalisierung und Wirtschaftswachstum mittelständischer Unternehmungen, Tagungsband XV. Betriebswirtschaftliche Tage zu Schwerin 2005, Hrsg. Prof. Dr. Hans-Jörg Richter]
11994 Downloads09.03.2007
Datei downloaden Das Controlling unterstützt die Unternehmensführung bei einer zukunftsbezogenen und erfolgsorientierten Unternehmenssteuerung. Dies erfordert die Einschätzung der Konsequenzen alternativer Handlungsoptionen (d.h. Prognosen). Aufgrund der Unvorhersehbarkeit der Zukunft sind Abweichungen von diesen Prognosen möglich, die durch das Wirksamwerden von Risiken ausgelöst werden. Neben der Erstellung möglichst präziser (erwartungstreuer) Prognosen muss das Controlling den möglichen Umfang und die Ursachen solcher Planabweichungen einschätzen, um die Planungssicherheit zu quantifizieren und erforderlichenfalls geeignete Risikobewältigungsmaßnahmen zu initiieren. Das Controlling übernimmt wesentliche Risikomanagement-Aufgaben, die die Unternehmensführung in die Lage versetzen, bei wichtigen Entscheidungen die erwarteten Erträge (Rendite) und die damit verbundenen (aggregierten) Risiken gegeneinander abzuwägen. [Autoren: Dr. Werner Gleißner/Marco Wolfrum, Quelle: ZfV, Zeitschrift für Versicherungswesen, Nr. 5/2006]
11521 Downloads09.03.2007
Datei downloaden Die Rahmenbedingungen für die Versicherungswirtschaft in Europa sind aufgrund von Solvency II derzeit einem raschen, tief greifenden Veränderungsprozess unterworfen. Versicherungsunternehmen sind mit wachsenden regulatorischen Anforderungen konfrontiert, die sich insbesondere auf das Risikomanagement konzentrieren. Eine gemeinsame Studie von KPMG und der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg zeigt, wie deutsche Versicherungsunternehmen die Auswirkungen von Solvency II einschätzen, welchen Stand das Risikomanagement erreicht hat und welche Veränderungen erwartet werden. Die Studie enthält eine detaillierte Auswertung der Antworten auf mehr als 60 Fragen. Insgesamt nahmen 83 Versicherungsunternehmen aus den Bereichen der Schaden- und Unfallversicherung (inkl. Rechtsschutz), der Lebens-, Kranken- und Rückversicherung sowie der Pensionskassen und -fonds mit einem Bruttobeitragsaufkommen von über 50 Mrd. Euro teil.
11312 Downloads03.03.2007
Datei downloaden Die neuen Solvabilitätsvorschriften der Europäischen Kommission werden in Zukunft erhöhte Anforderungen an die Entwicklung und Pflege von "internen Modellen" stellen, die zur Bewertung der komplexen Risiken von Versicherungsunternehmen geeignet sind und von den Aufsichtsbehörden auch als adäquate Instrumente zugelassen werden. Die vorigen Ausführungen zeigen, dass Werkzeuge, die schon heute vielfach in der DFA (Dynamic Financial Analysis) oder in einem IRM (Integrated Risk Management) – zumindest im Sachversicherungsbereich – eingesetzt werden, zwar den individuellen Bedürfnissen an eine unternehmensgerechte Risiko-Modellierung Rechnung tragen, aber aus mathematischer Sicht noch nicht optimal funktionieren, weil die modellmäßige Abbildung der Verflechtungen aller Unternehmens-Risiken, auch in Bezug auf den Kapitalmarkt, noch nicht ausreichend gut theoretisch untermauert ist. Hier besteht in nächster Zukunft noch erhöhter Forschungsbedarf. [Quelle: Solvency II: neue Herausforderungen an Schadenmodellierung und Risikomanagement? In: Risikoforschung und Versicherung - Festschrift für Elmar Helten zum 65. Geburtstag, Verlag Versicherungswirtschaft (2004), 467 - 481.]
8945 Downloads03.03.2007
Datei downloaden Extreme value theory repeatedly turns out to be one of the most powerful and meanwhile widely accepted statistical tools in the (re)insurance industry, at least w.r.t. univariate statistics. However, also multivariate statistical procedures will gain more importance in the near future, e.g. in connection with ratings of insurance bonds or hedging strategies in the framework of the socalled alternative risk transfer. For this purpose, suitable copula models for insurance losses and risks play an important role. [Source: Study 4: Extreme value theory in actuarial consulting: windstorm losses in central Europe. In: R.-D. Reiss, M. Thomas: Statistical Analysis of Extreme Values. With applications to insurance, finance, hydrology and other fields. 2nd ed., Birkhäuser, Basel (2001), 373 - 378.]
8880 Downloads03.03.2007
Datei downloaden Diese Arbeit gibt eine Übersicht über die mathematischen Grundlagen, Eigenschaften und möglichen Anwendungsfelder von Copulas in der Finanz- und Versicherungswelt. Besonderes Gewicht liegt dabei auf dem Zusammenhang zwischen Copulas und der Korrelation bzw. allgemeineren stochastischen Abhängigkeitsmassen, parametrischen Familien von Copulas, Archimedischen Copulas (insbesondere in höheren Dimensionen), Tail-Abhängigkeit und dem Bezug zu stochastischen Prozessen. [Source: Modeling dependence in finance and insurance: the copula approach (mit J. Neslehova). Blätter der DGVFM Band XXVI, Heft 2 (2003), 177 - 191.]
8090 Downloads03.03.2007
Datei downloaden Mathematische Schadenmodellierung ist ein traditioneller Bereich aktuariellen Handelns. Veränderte Ansprüche an die Komplexität der Modelle und die Aussagekraft der daraus gewonnenen Erkenntnisse haben aber im Lauf der Zeit zu zahlreichen Weiterentwicklungen – vor allem im multivariaten Bereich – geführt, womit sich zugleich zunehmend auch die Frage nach dem „Machbaren“ und dem „Sinnvollen“ stellt. Eindimensionale Strukturen, für die ausreichend Daten zur Verfügung stehen, lassen sich heute durch verfeinerte Modelle weitestgehend exakt in dem beobachteten Bereich abbilden. Schwierig wird Modellierung dort, wo keine oder nur wenige oder sehr komplexe (hochdimensionale) Beobachtungen vorliegen und ersatzweise mit theoretischen Begründungen, z.B. bei der Analyse von Großschaden bzw. Extremwerten, gearbeitet werden muss. Vielversprechende Ansätze im multivariaten Bereich sind die sog. Copulas, durch die eine Trennung der univariaten Randverteilungsproblematik und der gemeinsamen Abhängigkeitsstruktur möglich wird. Hier liegen bisher im Versicherungssektor nur wenige Erfahrungen vor; es besteht daher nach wie vor ein erhöhter Forschungsbedarf in dieser Richtung. [Quelle: Möglichkeiten und Grenzen der mathematischen Schadenmodellierung. Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, Heft 4 (2003), 667 - 696.]
16927 Downloads03.03.2007
Datei downloaden Im Rahmen der bevorstehenden Einführung von Solvency II werden quantitative Aspekte des Enterprise Risk Managements als Ansatz zur Beleuchtung sämtlicher Risikoquellen eines Versicherungsunternehmens weiter in den Fokus rücken. Durch das neue Aufsichtsregime werden für die Unternehmen Anreize geschaffen, eigene Modelle zur Bestimmung des Solvenzkapitals zu entwickeln, da hierdurch das geforderte Kapital gegenüber einem bislang noch nicht spezifizierten Standardmodell der Versicherungsaufsicht prinzipiell reduziert werden kann.
14865 Downloads27.02.2007
Datei downloaden The goal of this article is to present the relationship between numerical optimisation tools applied to investments and preference theory, using utility risk-aversion functions, in the determination of optimum portfolio for the upstream sector. Some articles have already been published in Brazilian and international magazines and congresses. This article, however goes a little beyond the previous ones. The petroleum industry is very singular on the economy, featuring huge uncertainties associated to the return on investment. In an environment like this, it is natural to search for tools that may identify and reduce risks. Given the extensive amount of capital invested in a block for its exploration, appraisal and possible development, risk analysis finds, in this field, very extensive use. Further on this article, the Capital Asset Pricing Model (CAPM) and risk analysis techniques are going to be introduced, discussing a case applied to the petroleum exploration industry. The main feature of this article is the integration between CAPM and Risk Analysis through the Preference Theory, using utility functions and the certainty equivalent concept. [Authors: Regis da Rocha Motta, Guilherme Marques Caloba, Ciro Jorge Appi, Alan Bello Moreira]
7703 Downloads13.02.2007
Datei downloaden The authors compare portfolio optimisation by two distinct methodologies. The first is the usual Capital Asset Pricing Model (CAPM) efficiency frontier, which considers that returns from every asset are normally distributed. Many apply this type of optimisation to assets whose return distribution is simply non-normal. Two cases are studied: in the first, the distribution of the assets is normal, and in the second, it is radically different. The authors see that applying the standard CAPM to the non-normal distributions can lead to extremely erroneous decision-making. In contrast, when using software tools that combine optimisation and simulation techniques, it is easy to optimise any portfolio as long as its assets return distributions are known. Palisade's RISKOptimizer and @RISK are used for simulation and optimisation. [Authors: Guilherme Marques Calôba, et. al.]
8466 Downloads13.02.2007
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