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Dieses Buch erklärt anhand eines Praxisbeispiels, wie Projekte unter Berücksichtigung von quantifizierten Risiken zu priorisieren sind. Dabei wurde ein allgemeingültiger Berechnungsalgorithmus entwickelt.

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Textprobe:
Kapitel 5. Risikomanagementkreislauf:
Die Aufgabe der Projektleitung besteht u. a. darin, in der Zukunft liegende Risiken mittels Risikoanalyse zu verifizieren. Die dabei angewandte Methode kann analytisch und/oder mit Hilfe von Computersimulationen erfolgen. Als Vorgehensmethodik bieten sich dabei der "Top-Down"- bzw. "Bottom-up"-Ansatz an. Während beim "Top-Down"-Ansatz die Risikofolgen im Vordergrund stehen, wobei vorhandene Daten wie Kosten und Erträge auf deren Volatilität hin untersucht werden und dadurch ein schneller Überblick über strategischen Hauptrisiken ermöglicht wird, stehen beim "Bottom-up"-Ansatz die Risikoursachen im Fokus.
Das Simulationsmodell als Basis für die Bewertung wird z. B. in einem Bottom-Up-Ansatz realisiert. Die Computersimulation basiert dabei auf einer EDV-gestützten Berechnungsgrundlage nach einem Vorschlag von David B. Hertz. Kern dieser Methodik, die sich am Grundmodell der Entscheidungstheorie orientiert, ist die Monte-Carlo-Simulation, um über eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sowohl voneinander abhängige als auch unabhängige Inputgrößen zu verarbeiten, welche aufgrund der komplexen Datenberechnungen und der hohen Datenmengen nur von Computern zu bewältigen sind.
Die allgemeine Vorgehensweise zur Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation, welche zur Aggregation von Risiken führt, ist in mehreren Schritten zu vollziehen:
1. Erzeugen der für die Monte-Carlo-Simulation benötigten Zufallszahlen.
2. Umwandeln der Zufallszahlen in die benötigte Verteilung (z. B. Normalverteilung oder Binominalverteilung mit Schadenshöhe und Eintrittswahrscheinlichkeit).
3. Berechnung eines Szenarios einer Monte-Carlo-Simulation gemäß den gezogenen Zufallszahlen und der zugehörigen Verteilung.
4. Wiederholung der ersten drei Schritte bis eine ausreichende Anzahl von Simulationen (z. B. 20.000 Szenarien) generiert wird, die eine Ableitung stabiler Verteilungen und statistischer Kennzahlen erlaubt.
5. Berechnung von Mittelwert, Standartabweichung und Quantilen etc. bzw. des Value at Risk der insgesamt simulierten Szenarien (Auswertung).
Zur Risikoquantifizierung gehört die Definition und Berechnung eines einheitlichen Risikomaßes, das zum Vergleich und zur Priorisierung von Risiken geeignet ist und das beispielsweise durch die Standardabweichung oder den "Value at Risk" dargestellt wird. Ein einheitlicher Bewertungsmaßstab ist z. B. durch die Verwendung des "Value at Risk" (VaR) möglich. Der VaR stellt dabei die in Geldeinheiten gemessene negative Veränderung eines Wertes dar, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit innerhalb eines festgelegten Zeitraumes nicht überschritten wird. Die Grundidee des VaR ist, beispielsweise mit einer 99%igen Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, wie hoch der maximale Verlust der Engagements ist. Dabei definiert der VaR den zahlenmäßigen Verlust, den das Portfolio oder eine definierte Anzahl von Risikoindikatoren, mit einer vorgegebenen statistischen Wahrscheinlichkeit von z. B. 99% nicht überschreitet. Die vorgegebene Wahrscheinlichkeit wird als Konfidenzniveau des VaR bezeichnet. Den Input, als den "Value" für die Verlustverteilungsfunktion, ergeben reale oder in einer statistischen Modellannahme simulierte Verlustfälle des betrachteten Umfeldes. Zwei wesentliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die Normalverteilung und die Dreiecksverteilung, werden bei dieser Form der Risikoquantifizierung genutzt.
Die Abstrahierung und Assoziation der Marktrisiken auf das Multiprojektportfolio, welche bei der Identifikation der Risiken erfolgt, schafft die Voraussetzung für eine realistische Prioritätenverwaltung von Projekten. Verschiedene Ansätze der Identifikation und Bewertung von Markt- und Projektrisiken können den Ausgangspunkt für die qualitativ bzw. quantitativ notwendige Analyse bilden.
5.1. Identifikation von Risiken:
In der ersten Phase müssen die Risiken und Chancen erkannt werden. Die Aussage, wo Risiken sind, sind auch

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