Operationelles Risiko und Behavioral Finance

Einleitung

Spätestens seit dem Inkrafttreten von MaRisk BA und MaRisk VA zählen auch die Identifikation, die Bewertung und die Steuerung operationeller Risiken explizit zu den Aufgaben des Risikomanagements von Banken und Versicherungen. Als operationelles Risiko wird dabei gemeinhin die Gefahr „von Verlusten aufgrund von unzulänglichen oder fehlgeschlagenen internen Prozessen oder aus mitarbeiter- und systembedingten oder aber externen Vorfällen“ (§ 5 MaRisk VA; ähnlich § 269 Abs. 1 SolvV) verstanden. Zu den typischen

operationellen Risikofaktoren zählen etwa Buchungsfehler, Modellierungsfehler, Betrugsfälle oder Naturereignisse. Im Folgenden soll anhand einer einfachen Systematisierung aufgezeigt werden, welche Ausprägungen des operationellen Risikos aus Sicht des Risikomanagements besonderer Beachtung bedürfen und welchen Beitrag die Forschungsrichtung des Behavioral Finance in diesem Zusammenhang leisten kann.

Systematisierung operationeller Risiken

Hinsichtlich ihrer Auswirkung auf das Unternehmen lassen sich operationelle Risiken nach der Wahrscheinlichkeit ihres Eintritts sowie der bei Eintritt zu erwartenden Schadenshöhe wie folgt kategorisieren (Abb. 1):

Eintrittswahrscheinlichkeit hoch 2 3
niedrig 1 4
    niedrig hoch
    erwartete Schadenshöhe

Abbildung 1: Risikomatrix (angelehnt an Rizzi, 2008, S. 85)

Die Zuordnung bestimmter Typen von operationellen Risiken zu einer der vier Kategorien hängt unter anderem von der Struktur und von der Art der Geschäftstätigkeit des jeweiligen Unternehmens ab. In Bezug auf den Umgang mit einem bestimmten Risiko hat das Unternehmen grundsätzlich die Wahl,

  • das betreffende Risiko als Konsequenz seiner Geschäftstätigkeit zu akzeptieren (passive Strategie),
  • die Risikoexposition aktiv zu verringern oder
  • die Risikoexposition aktiv zu erhöhen – etwa, um auf diese Weise die Möglichkeit höherer Erträge zu eröffnen.

So können etwa Risiken der Kategorie eins – zu denken wäre im Versicherungsbereich z.B. an Berechnungsfehler bei der Erstattung von Prämien im Privatkundengeschäft – aufgrund ihres niedrigen Erwartungswertes bewusst in Kauf genommen oder durch Prozessverbesserungen und Schulung der Mitarbeiter verringert werden (vgl. Rizzi, 2008, S. 84 f.). Die Effekte von in den Kategorien zwei und drei zu verortenden Risiken, zu denen etwa Buchungs- oder Schadensmodellierungsfehler zählen können, ließen sich beispielsweise durch die Einrichtung automatischer (z.B. Prüfsummen) oder manueller (z.B. Vier-Augen-Prinzip) Kontrollen reduzieren. Daneben werden in der betriebswirtschaftlichen Literatur zahlreiche weitere – je nach zugrunde liegendem Sachverhalt mehr oder weniger geeignete – Strategien der Risikoreduktion diskutiert (vgl. etwa

Copeland/Weston/Shastri, 2005, S. 724). Hierzu zählen etwa die Diversifikation, der Risikotransfer durch den Abschluss von Versicherungen, durch den Einsatz von Derivaten oder durch entsprechende Vertragsgestaltung mit Geschäftspartnern bzw. Kunden, oder die Risikoteilung durch das Eingehen von Joint Ventures. Für operationelle Risiken der Kategorien zwei und drei gilt zudem, dass diese sich aufgrund der Häufigkeit der Ereignisse in der Regel relativ gut prognostizieren und daher im Zuge der Prämiengestaltung pauschal einpreisen lassen.

Eher problematisch aus Sicht des Risikomanagements sind dagegen operationelle Risiken der Kategorie vier, zu denen insbesondere die Gefahr „menschlichen Versagens“ zählen kann – etwa in Form von Modellierungsfehlern im großvolumigen, nichtstandardisierten Geschäft oder in Form von betrügerischen Handlungen. Diese Risiken zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass es aufgrund fehlender oder nur geringer Erfahrungswerte schwerfällt, ihnen eine Eintrittswahrscheinlichkeit zuzuweisen bzw. sie überhaupt zu identifizieren. Fälle, in denen solche „low frequency, high impact“-Risikoereignisse eingetreten sind, finden sich insbesondere in den Bereichen des Wertpapierhandels (Schlagworte sind hier Barings Bank, Kidder Peabody oder Société Générale; vgl. Hull, 2009, S. 762) und der Modellierung bzw. Bepreisung des Risikos strukturierter Produkte (etwa beim Versicherer AIG im Kontext der jüngsten Finanzkrise; vgl. Hellwig, 2010, S. 182). Am Fall des Wertpapierhandels lässt sich zudem gut illustrieren, dass operationelle Risikofaktoren auch Ertragspotenziale bergen können – etwa bei fehlender Kontrolle der Handelsaktivitäten besonders fähig erscheinender Mitarbeiter. Gleichwohl wird im Folgenden davon ausgegangen, dass eine hohe Risikoexposition in diesem Bereich aufgrund der damit verbundenen (ggf. existenzgefährdenden) Verlustgefahren grundsätzlich unerwünscht und damit durch das Risikomanagement aktiv zu verhindern ist.

Identifikation von Verhaltensrisiken

Die Identifikation operationeller Risiken kann auf mehreren Wegen erfolgen. So bietet es sich grundsätzlich an, Lehren aus den Fehlern anderer sowie aus der eigenen Fehlerhistorie zu ziehen. Da sich die Strukturen und Prozesse des eigenen Unternehmens allerdings in wesentlichen Punkten von denen der Wettbewerber unterscheiden können und die eigene Fehlerhistorie in Bezug auf Risiken der Kategorie vier in der Regel kaum Rückschlüsse auf künftige potenzielle Fehlerquellen zulässt, reichen diese Maßnahmen allein oft nicht aus.

Eine andere Möglichkeit speziell zur Identifikation der aus „menschlichem Versagen“ resultierenden operationellen Risiken bietet der als „Behavioral Finance“ bezeichnete Zweig der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung. Er beschäftigt sich mit der Frage, wie Menschen unter Unsicherheit Informationen sammeln, auswerten und ökonomische Entscheidungen treffen, welchen Wahrnehmungs- und Verarbeitungsstörungen sie dabei unterliegen und inwiefern sich die so getroffenen Entscheidungen von denen vollständig rationaler Akteure – wie sie in wirtschaftswissenschaftlichen Modellen oft unterstellt werden – unterscheiden. Die für das Risikomanagement relevanten Erkenntnisse dieses Forschungszweigs sind vielfältig (vgl. ausführlich Celati, 2004) und umfassen beispielsweise Phänomene wie:

  • Overconfidence: Tendenz zur Überschätzung des eigenen Wissens und der eigenen (Prognose-)Fähigkeiten bzw. zur Unterschätzung der Bedeutung äußerer Einflüsse.
  • Verlustaversion und Referenzpunktabhängigkeit: Verluste mindern den Nutzen, den der Akteur empfindet, stärker, als Gewinne gleicher Höhe diesen steigern. Zudem werden Gewinne und Verluste in Bezug zum aktuellen Vermögen gesetzt, wobei kleine Vermögensänderungen relativ schwerer wiegen als große. Das bedeutet, dass ab dem Überschreiten einer bestimmten Verlustschwelle weitere Verluste den Nutzen kaum mindern, also ein Anreiz zur „alles oder nichts“-Wette besteht.
  • Spieler-Trugschluss: Tendenz, Eintrittswahrscheinlichkeiten falsch einzuschätzen und bei Zufallsprozessen zu früh auf ein Wirken des „Gesetzes der großen Zahl“ zu setzen.
  • Break-even-Effekt: Tendenz, Verlustpositionen zu lange zu halten, in der Hoffnung, die erlittenen Verluste durch künftige Gewinne wieder ausgleichen zu können.
  • Herdenverhalten: Tendenz, der Meinung (z.B. Analysteneinschätzungen) oder der Praxis (z.B. Risikomodellierungsansätze) der Mehrheit ohne kritische Reflexion zu folgen
  • Framing: Die Art der Formulierung einer Information hat Auswirkungen auf die Wahrnehmung ihres Inhalts. Unterschiedlich formulierte Informationen können trotz identischen Inhalts unterschiedliche Entscheidungen zur Folge haben.
  • Selektive Wahrnehmung: Tendenz, in erster Linie diejenigen Informationen wahrzunehmen, die die eigene Meinung stützen, und widersprüchliche Informationen zu ignorieren.
  • Heuristik: Tendenz, komplexe Probleme mithilfe einfacher, auf Erfahrungen bzw. Vorurteilen basierender „mentaler Abkürzungen“ („Daumenregeln“, „Bauchgefühl“) zu lösen.
  • Kontrollillusion: Glaube, dass man das Ergebnis eines bei objektiver Betrachtung zufälligen Prozesses steuern könne.

Die Kenntnis dieser Phänomene kann dem Risikomanager in der Praxis helfen, potenzielle Verhaltensrisiken frühzeitig zu erkennen und dem Eintreten von Verlusten vorzubeugen. Dies kann zum einen dadurch geschehen, dass entsprechende organisatorische Vorkehrungen getroffen werden, wie beispielsweise:

  • die Einführung bzw. Verstärkung auf Verhaltensrisiken gerichteter Kontrollmechanismen (z.B. unabhängige Prüfroutinen im Falle ungewöhnlich hoher Stornierungsquoten, ungewöhnlich hoher Umsätze oder sonstiger Unregelmäßigkeiten) oder
  • das Setzen geeigneter Handlungsanreize, insbesondere durch das Belohnen „guten“ Risikoverhaltens (etwa das Einhalten von Limiten oder das Treffen transparenter Entscheidungen) und das Sanktionieren von Verstößen gegen die angestrebte Risikokultur des Unternehmens – auch, wenn diese Verstöße zu einem Profit geführt haben sollten.

Zum anderen kann es sinnvoll sein, Verhaltensrisiken durch das Bewusstmachen potenzieller kognitiver Verzerrungen entgegenzuwirken. Ein Weg hierfür wäre, Mitarbeiter des Unternehmens dazu aufzufordern, in ihrem Arbeitsbereich ggf. bestehende Verhaltensrisiken und ähnliche Fehlerquellen zu identifizieren und über mögliche Vermeidungsstrategien nachzudenken. Die hieraus resultierenden Rückmeldungen könnten zudem durch den Risikomanager genutzt werden, um bisher nicht erkannte operationelle „Schlüsselrisiken“ zu identifizieren und mithilfe der ihm zur Verfügung stehenden Methoden zu steuern.

Literatur

  • Celati, Luca: The Dark Side of Risk Management: How People Frame Decisions in Financial Markets, FT Prentice Hall 2004
  • Copeland, Thomas E. / Weston, J. Fred / Shastri, Kuldeep: Financial Theory and Corporate Policy, 4th ed., Pearson 2005
  • Hellwig, Martin F.: Systemic Risk in the Financial Sector: An Analysis of the Subprime-Mortgage Financial Crisis, De Economist (2009), Jg. 157, Nr. 2, S. 129-207
  • Hull, John C.: Options, Futures, and Other Derivatives, 7th ed., Pearson 2009
  • Rizzi, Joseph V.: Behavioral Basis of the Financial Crisis, Journal of Applied Finance, Fall/Winter 2008, S. 84-96