Wie Anleger Risiken messen

Wie Anleger Risiken messen 

Die Finanzindustrie hat mathematische Methoden entwickelt, um Anlagerisiken messbar zu machen. Allerdings sollte man sich der Grenzen dieser Methoden bewusst sein.

Wir alle wissen, dass die Zukunft in den wenigsten Fällen vorhersagbar ist. Nur unter kontrollierten Bedingungen, also in einem Experiment, haben Prognosen Erfolgspotential. Denn die Natur und die Menschen bilden derart komplexe Systeme, dass ihre zukünftige Entwicklung unberechenbar ist. Das Wetter in einem Monat, das nächste Erdbeben, der eigene Gesundheitszustand in fünf Monaten, die Aktienkurse von morgen, mein nächster Autounfall, die politische Landschaft in zwei Jahren – alle diese Ereignisse und Zustände lassen sich kaum mit befriedigender Genauigkeit vorhersagen.

Vom Horoskop zur Mathematik

Wie geht der Mensch mit dieser inhärenten Unsicherheit über die Zukunft um? Er liest zum Beispiel Horoskope, beruft sich auf «Erfahrung», erweitert die Reichweite wissenschaftlicher Prognosen – oder er versucht, die Unsicherheit über die Zukunft in Zahlen zu erfassen, um sie gewissermassen messen zu können. Dieser Ansatz findet in der Finanz- und Versicherungsindustrie breite Anwendung. Die Unwägbarkeiten der Zukunft werden als «Risiken» bezeichnet und man versucht, diese Risiken mathematisch zu erfassen.

Allerdings gibt es einen grundsätzlichen Unterschied zwischen Versicherungs- und Finanzrisiken. Versicherungsrisiken betreffen Ereignisse, die mit einer gewissen statistischen Wahrscheinlichkeit eintreten werden. Eine Lebensversicherungsgesellschaft kann also mit statistischen Methoden relativ zuverlässig ermitteln, wie lange beispielsweise 65-jährige Pensionäre durchschnittlich noch leben werden und ihre Prämien entsprechend festlegen. Für Finanzrisiken lassen sich hingegen kaum zuverlässige Eintrittswahrscheinlichkeiten definieren. Die Gründe dafür liegen in der Komplexität und fehlenden Wiederholbarkeit der entsprechenden Ereignisse. Die Gründe beispielsweise für den Verlauf eines Aktienindex sind nicht nur komplex – d.h. unzählige Faktoren spielen eine Rolle – sondern ihm liegen äusserst selten dieselben Bedingungen zugrunde.

Volatilität als Risikogrösse

Deshalb blickt die Finanzindustrie in die Vergangenheit, um die Risiken einer Investition einzuschätzen. Sie betrachtet historische Werte wie die Volatilität (Schwankungsbreite des Kursverlaufs während eines bestimmten Zeitraums) und berechnet daraus den erwarteten maximal möglichen Verlust oder komplexere Kenngrössen wie Value-at-Risk. Um zu bestimmen, wie risikobehaftet eine Investition ist, nimmt man also ihre historischen Schwankungen als Ausgangpunkt. Der Vorteil eines solchen Ansatzes ist, dass man über eine breite, numerische Datenbasis verfügt und damit verschiedenste Analysen durchführen kann. Diese «Mathematisierung» von Finanzrisiken birgt aber auch eine Gefahr: Sie kann die Illusion erzeugen, dass die berechneten Risikowerte ein genaues Abbild der Wirklichkeit darstellen, gewissermassen berechenbare physikalische Kenngrössen sind. Dabei wird verkannt, dass Finanzrisiken keinen naturwissenschaftlichen Gesetzen unterliegen, auch wenn wir diese in der Sprache der Mathematik ausdrücken. Im Gegensatz zur Physik kennen wir nämlich die Gesetze nicht, die den Entwicklungen an den Finanzmärkten zugrundeliegen. Deshalb bleibt auch immer Raum für Überraschungen: Der Kurs eines Finanzprodukts kann sich beispielsweise völlig anders entwickeln, als man aufgrund seiner historischen Volatilität erwartet hätte. Im Gegensatz dazu ist die Geschwindigkeit einer Kanonenkugel am Ende ihrer Flugbahn unter identischen Bedingungen immer dieselbe.

Methodische Grenzen beachten

Das Abschätzen und Berechnen von Anlagerisiken ist also keine Naturwissenschaft. Trotzdem ist die Arbeit von Risikomanagern unentbehrlich: Dank ihren Techniken erhalten wir wertvolle Hinweise über die mögliche zukünftige Entwicklung von Finanzprodukten. Wichtig ist dabei, dass wir uns der Grenzen dieser Methoden bewusst sind.

 

Infografik: Eine Schublehre misst die Schwankungsbreite eines Kurscharts (Daniel Frick)

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