Expertenschätzungen in der Risikoanalyse

• Jürgen Günther

Unter Risikoanalyse verstehen wir die stochastische Quantifizierung bereits identifizierter Risiken durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen (W-Verteilungen) sowie die Aggregation quantifizierter Einzelrisiken zu einem Gesamtrisiko mittels Monte- Carlo-Simulation (MCS).
Anders als für viele Finanzmarkt- und Versicherungsrisiken stehen insbesondere für operationale Risiken meist zu wenig oder keinerlei relevante historische Daten zur Verfügung, um W-Verteilungen mit einem hinreichenden Signifikanzniveau anzupassen. Ein Ignorieren solcher Risiken mit dem Verweis auf ihre Nicht-Quantifizierbarkeit führt unweigerlich zu einer systematischen und unter Umständen dramatischen Unterschätzung des Gesamtrisikos und verbietet sich damit von selbst.
Deshalb werden in solchen Fällen Expertenschätzungen benötigt. Expertenschätzungen können im Verbund mit historischen Daten zur Bildung einer Bayes-Risikofunktion verwendet werden. Ein solches Verfahren ist insbesondere dann sinnvoll, wenn es zwar gewisse relevante historische Daten gibt, diese aber nicht ausreichen, eine Verteilung mit hinreichender Güte anzupassen. Zudem lassen sich häufig Marktschäden als Quantifizierungsbasis nutzen. Diese Marktschäden müssen allerdings so skaliert werden, dass sie den spezifischen Verhältnissen des jeweiligen Unternehmens gerecht werden. Für diese Skalierung sind wiederum häufig Expertenschätzungen notwendig.

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