Risikomessung für den globalen Kohlehandel: Einfache und fortgeschrittene Verfahren im Vergleich  

ifes-schriftenreihe_risikomessung24.10.2016 – Wenn alte Geschäftsmodelle erodieren, müssen neue Betätigungsfelder her. Das gilt auch und gerade für Energieversorgungsunternehmen. Viele von ihnen bauen deshalb ihre Handelsaktivitäten auf und aus – zum Beispiel im Bereich Rohstoffe. „Dies erfordert die Implementierung von Messmethoden, um den erwirtschafteten Ertrag in ein Verhältnis zum gebundenen Risikokapital setzen“, erläutert Prof. Dr. Frank Lehrbass vom ifes Institut für Empirie & Statistik. „Welche Verfahren sich für den Einsatz in der Industriepraxis eignen, habe ich im gerade erschienenen 13. Band der ifes Schriftenreihe untersucht.“ Titel der Publikation, die als PDF-Datei zum Download zur Verfügung steht: Risikomessung für den globalen Kohlehandel: Einfache und fortgeschrittene Verfahren nebst Backtesting sowie ein Vergleich mit IFRS 7.

„Im Gegensatz zu Banken, die aufgrund von Kundeneinlagen besonderen Vorschriften unterliegen, können Energieversorgungsunternehmen Messmethoden wählen, die zu Equity und Bond Story passen“, ordnet Prof. Dr. Lehrbass das Thema ein. „Zur Auswahl stehen Standardverfahren der Marktpreisrisikomessung nach Basel sowie Methoden der Value at Risk und Expected Shortfall Messung.“ All diese Alternativen stellt der Experte für Energiepreisrisikomanagement zunächst anhand eines einfachen Kohleportfolios vor. Anschließend führt er eine empirische Analyse der Kursdynamik von API#2 Kohle durch, um eine Orientierung bei der Modellwahl zu bieten, und kommt mit Hilfe moderner Backtesting Verfahren zu dem Schluss, dass nur ein GARCH-Modell brauchbare Value at Risk Zahlen liefert.

Prof. Dr. Lehrbass‘ Fazit: „Einfache Methoden der Risikomessung unterschätzen Risiken im Falle des Kohlehandels deutlich“. Er empfiehlt deshalb den Einsatz fortgeschrittener Verfahren. Zudem hebt er hervor, dass sich die Befassung mit den eingesetzten Risikomessmethoden für Aktionäre und Aufsichtsräte lohnt, um das Verhältnis von Risiko und Ertrag fundiert beurteilen zu können, da die Risikozahlen bis zum Faktor 10 methodenabhängig variieren können.

Stefanie Bergel, Referentin Forschungskommunikation