RM SC Flashcards
Risiken im engeren Sinne
Betreffen Oberziel (Formalziel)
Risiken im weiteren Sinne
Betroffen Unterziel (Sachziel)
Kriterien Kategorisierung Risikoereignis
Messbarkeit (leicht, kaum, Mittel) Aggregationsniveau (einzelne, aggregierte) Beeinflussbarkeit (leicht, kaum, nicht) Versicherbarkeit Häufigkeit (gleichmäßig, plötzlich) Risikoherkunft (intern -extern)
3 Arten RM
Deskriptiv - Analyse der Verwendbarkeit, z.B. Stellungnahme zu Risiken in Berichten
Normatives - Beeinflussung der Verwundbarkeit z.B. Planung redundantes Transportnetzwerk
Organisationaler Lern- bzw. Verbesserungsprozess - Verbesserung der organisationalen Voraussetzungen z.B. Reflektion einer überstandenen Krise
Warum RM
kurzfristig - Planungssicherheit
langfristig - Absicherung Existenz des Unternehmens (ökonomische Potenziale)
Kosten für Krisen werden reduziert
Erfüllung rechtlicher Anforderungen z.B. KonTraG, MaRisk
SC RM
RM … nur zur Handhabung auf SC Risikoereignisse…
Überträgt allgemeinen Risiko auf Wertschöpfungskette
Funktionsübergreifender Ansatz über Beschaffung, Produktion, Logistik, Vertrieb + Politische, wirtschaftliche, natürliche Umwelt und Sicherheitsumfeld
2 Arten von Risikoereignisse
operationelle - im Tagesgeschäft, die sich wiederholen
schwerwiegende - einmalige Ereginisse
2 Arten von Risikofaktoren
Physische - Materialfluss entlang der SC, Mengengerüst
Ökonomische - bezeihen sich auf Kosten- Leistungsgrößen des Wertschöpfungsprozess, Bewertung des Mengengerüsts
Definition SC Konfiguration
organisatorische Ausgestaltung der SM (Strukturen, Rechte, Technologien und geografische Anforderungen sowie Material- Informations- und Finanzflüsse
Bestimmt Zusammenhang zwischen Risikofaktoren und Risiko
Robustheit und Wiederstandsfähigkeit
Robustheit: Fähigkeit Ziele auch beim Eintritt vonRisikoereignissen zumindestens annherungsweise zu erreichen
Widerstandsfähigkeit (auch Wandlungsfähigkeit): Anpassung der Konfiguration an veränderte Rahmenbedingungen
4 Phasen RM
- Identifikation relevanter Risikoereignisse
- Analyse und Bewertung
- Maßnahmen zur Handhabung
- Kontinuirliche Verbesserung und Lernen
Grundlage: Kennzahlen zur Risikomessung
3 Arten von Risikokennzahlen
- qualitative
- verteilungsfreie
- verteilungsbasierte
Anwendungsfälle für Kennzahlen
Priorisierung von Risikoereignissen
Auswahl von Maßnahmen
Messung von Maßnahmen (Risikoreduktion)
Dimensionierung Liquiditätsreservern (Gesamtrisiko)
quantitative Risikokennzahlen
wenn Datenqualität oder Verfügbarkeit gering
wenn nicht ausreichend Ressourcen (MA, Zeit)
basieren auf subjektiven Einschätzungen, Erfahrungen und Glauben von Experten
Inteviews, Workshops, Delphi-Methode
Verwendung von Skalen
Verrechnung nicht einfach möglich
grobe Schätzungen keine exakten Berechungen
5 Möglichkeiten quantitativer Kennzahlen
Eintrittswahrscheinlichkeit Schadensausmaß Geschwindigkeit Dauer der Beeinflussung auf SC Entdeckungswahrscheinlichkeit
nicht-parametrische Risikokennzahlen
- basieren auf formaler Risikoabbildung
- expliziete Vorstellungen über Entwicklungen
berechnen Zielabweichungen
Aussage zu (Gesamt)Risiko ableitbar
3 Arten nicht -parametrischen Reisikokennzahlen
- sensititivitätsbasierte: Auswirkung Risikofaktor auf Risiko (Rückschluss auf wichtigste Faktoren)
- szenariobasierte: Umweltzustände bekannt, jedoch keine Aussage zu EW möglich. Naiver, Pessimistischer und Optimistischer Ansatz
- stochastische Dominanz: keine Betrachtugn einzelner Szenarien sondern Dominanzbeziehungen, ermöglicht realtiven Vergleich
verteilungsbezogene Reisikokennzahlen
- Wurzeln in der Statistik
- Voraussetzung: formale Risikoabbildung und explite Vorstellungen über mögliche zukünftige Entwicklungen
- Wahrscheinlichkeitsverteilung diskret oder stetig
Nachteile VaR
- ungünstige Aggregationseigenschaften (fehlende Subadditivitätseigenschaft)
- keine Aussage über Maximalverlsut
Ergebnisse aus 3 Phasen der identifikation
- Aufsprüren: Liste potenzieller Risikoereignisse
- Klassifizieren: Klassen von Risikoereignissen
- Priorisieren: Liste mit RE, die relevant für SC sind
Phase 2 - Risikoanalyse und -bewertung
- Auswirkungen auf SC verstehen und quantifzieren
- Entscheidungsgrundlage für Management bilden
Hisorische Simulation - 3 Detaillierungsgrade
- Black-Box-Ansatz: RE und RF nciht explizit berücksichtigt, Bezug auf zufällige Realisationen der Zielabweichung
- Grey-Box-Ansatz: Betrachtung historische Realisationen RF, Berechnung der resultierenden Realisationen der Zielabweichung mittels Risikoabbildung
- White-Box-Ansatz: Betrachtung historische Realisationen RE, Berechnung der resultierenden Realisationen der Zielabweichungen mittels Risikoabbildung
Hostorische Simulation - Vorteile/ Nachteile
+ einfach & aufwandsarm
+ keine Annahme auf Verteilung notwendig
+ geringer Umfang an Datenanalyse
- Vergangenheitsdaten können Lücken bez. RE haben
- ungewähnliche Häufungen sind möglich (Schaltjahr)
- schwierig passendes Zeitfenster zu wählen
Szenarioanalyse - Modellansätze
- quantitative: Trendextrapolationen, Regeressionsanalse, ökonomische Modelle
- qualitative: morphologische Analysen, histosiche Analogbildungen, Delphi-Technik
