Cashflow at Risk: Unterschied zwischen den Versionen
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
|||
| (12 dazwischenliegende Versionen von 2 Benutzern werden nicht angezeigt) | |||
| Zeile 1: | Zeile 1: | ||
Der Cashflow at Risk (CFaR) basiert auf dem Ansatz des [[Value at Risk|Value at Risk]] (Krause, 2016, S. 85). Unter dem CFaR versteht Diederichs (2017) die bei einer gegebenen Wahrscheinlichkeit «maximal mögliche negative Abweichung vom erwarteten Cash Flow» (S. 165). Alternativ kann der CFaR auch als den niedrigsten Cashflow, «der mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit während eines bestimmten Zeitraums mindestens erreicht wird» verstanden werden (Diederichs, 2017, S. 165). Diese Definition wird hier als Mindest-Cashflow bezeichnet. Der CFaR wird vor allem in Industrie- und Handelsunternehmen angewendet (Bank Verlag, 2010, S. 3). | {{Geprueft|+}} | ||
Der Cashflow at Risk (CFaR) basiert auf dem Ansatz des [[Value at Risk|Value at Risk]] (Krause, 2016, S. 85). Unter dem CFaR versteht Diederichs (2017) die bei einer gegebenen Wahrscheinlichkeit «maximal mögliche negative Abweichung vom erwarteten Cash Flow» (S. 165). Alternativ kann der CFaR auch als den niedrigsten Cashflow, «der mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit während eines bestimmten Zeitraums mindestens erreicht wird», verstanden werden (Diederichs, 2017, S. 165). Diese Definition wird hier als Mindest-Cashflow bezeichnet. Der CFaR wird vor allem in Industrie- und Handelsunternehmen angewendet (Bank Verlag, 2010, S. 3). | |||
== Anwendungsmöglichkeiten == | == Anwendungsmöglichkeiten == | ||
Der CFaR wurde konzipiert, um den Bedürfnissen von Industrie- und Handelsunternehmen gerecht zu werden. Bei Banken besteht das Hauptrisiko in Wertveränderungen, bei denen der Value at Risk zuverlässig als Risikoinstrument eingesetzt werden kann. Dahingegen besteht das Hauptrisiko in Industrie- und Handelsunternehmen im operativen Geschäft. Dort ist insbesondere der Cashflow als unsicher zu betrachten, da er sich aufgrund schwankender Absatzzahlen, Rohstoffpreisen und Betriebskosten ständig verändert. Ausserdem sind für Unternehmen längere Planungshorizonte von bis zu 24 Monaten relevant. Der CFaR ist dafür besser geeignet als der Value at Risk. Gemäss einer durchgeführten Studie von AON Analytics sind die relevantesten Risikoarten unter anderem die Rohstoffpreise und der Cashflow. Diese Risikoarten lassen sich gut mit dem CFaR abbilden, wodurch er als Risikokennzahl im Controlling vermehrt an Bedeutung gewinnt (Bank Verlag, 2010, S. 3 - 4). Im Weiteren kann der CFaR für die [[Risikocontrolling#Risikobewertung und -aggregation|Risikobewertung]] von Projekten, einzelnen Teilbereichen oder dem Unternehmen als Ganzes angewandt werden (Krause, 2016, S. 84). | Der CFaR wurde konzipiert, um den Bedürfnissen von Industrie- und Handelsunternehmen gerecht zu werden. Bei Banken besteht das Hauptrisiko in Wertveränderungen, bei denen der [[Value at Risk|Value at Risk]] zuverlässig als Risikoinstrument eingesetzt werden kann. Dahingegen besteht das Hauptrisiko in Industrie- und Handelsunternehmen im operativen Geschäft. Dort ist insbesondere der Cashflow als unsicher zu betrachten, da er sich aufgrund schwankender Absatzzahlen, Rohstoffpreisen und Betriebskosten ständig verändert. Ausserdem sind für Unternehmen längere Planungshorizonte von bis zu 24 Monaten relevant. Der CFaR ist dafür besser geeignet als der Value at Risk. Gemäss einer durchgeführten Studie von AON Analytics sind die relevantesten Risikoarten unter anderem die Rohstoffpreise und der Cashflow. Diese Risikoarten lassen sich gut mit dem CFaR abbilden, wodurch er als Risikokennzahl im Controlling vermehrt an Bedeutung gewinnt (Bank Verlag, 2010, S. 3 - 4). Im Weiteren kann der CFaR für die [[Risikocontrolling#Risikobewertung und -aggregation|Risikobewertung]] von Projekten, einzelnen Teilbereichen oder dem Unternehmen als Ganzes angewandt werden (Krause, 2016, S. 84). | ||
== Berechnungsverfahren == | == Berechnungsverfahren == | ||
Damit eine Standardabweichung σ für die Berechnung zur Verfügung steht, sind Annahmen zur Verteilung zu treffen. Für die Datenerhebung stehen [[Value at Risk#Berechnungskomponenten|verschiedene Methoden]], wie die Varianz-Kovarianz-Methode, die historische Simulation und die Monte-Carlo-Simulation zur Verfügung (Horsch & Schulte, 2016, S. 18). Für die Berechnung des CFaR wird in der Praxis meistens die Monte-Carlo-Simulation angewendet (Bank Verlag, 2010, S. 3). | Damit eine Standardabweichung σ für die Berechnung zur Verfügung steht, sind Annahmen zur Verteilung zu treffen. Für die Datenerhebung stehen [[Value at Risk#Berechnungskomponenten|verschiedene Methoden]], wie die Varianz-Kovarianz-Methode, die historische Simulation und die Monte-Carlo-Simulation zur Verfügung (Horsch & Schulte, 2016, S. 18). Für die Berechnung des CFaR wird in der Praxis meistens die [[Monte-Carlo-Simulation]] angewendet (Bank Verlag, 2010, S. 3). | ||
Der CFaR kann als Prozentwert oder Frankenbetrag berechnet werden. Für den prozentualen CFaR wird der negative z-Wert mit der Standardabweichung σ multipliziert. Um den CFaR in Franken zu erhalten muss der Prozentwert mit dem erwarteten Free-Cashflow μ multipliziert werden. Um den Mindest-Cashflow zu berechnen wird vom erwarteten | Der CFaR kann als Prozentwert oder Frankenbetrag berechnet werden. Für den prozentualen CFaR wird der negative z-Wert mit der Standardabweichung σ multipliziert. Um den CFaR in Franken zu erhalten muss der Prozentwert mit dem erwarteten [[Discounted Cash Flow#Free Cash Flow|Free-Cashflow]] μ multipliziert werden. Um den Mindest-Cashflow zu berechnen wird vom erwarteten Free-Cashflow μ der z-Wert des dazugehörigen Konfidenzniveaus subtrahiert und mit der Standardabweichung σ multipliziert. Alternativ kann der Mindest-Cashflow aus dem erwarteten Free Cashflow μ und dem CFaR in Prozent oder Franken berechnet werden. Dazu wird der CFaR vom erwarteten Free Cashflow abgezogen (Lachnit & Müller, 2012, S. 316). | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
| Zeile 26: | Zeile 28: | ||
σ = Standardabweichung | σ = Standardabweichung | ||
z = z-Wert | z = z-Wert des zugehörigen Konfidenzniveaus | ||
|} | |} | ||
| Zeile 40: | Zeile 42: | ||
|- | |- | ||
| | | | ||
* [[Möbel AG – Cashflow at Risk]] | * [[Möbel AG – Cashflow at Risk|Möbel AG – Cashflow at Risk]] | ||
|} | |} | ||
== Quellen == | == Quellen == | ||
=== Literaturverzeichnis === | |||
* | * Ender, M., Lanza, G., Sproedt, A. (2010). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4476121_download&client_id=hslu Cash Flow at Risk.] Risk, Compliance & Audit (1), 16–22. | ||
* Diederichs, M. (2017). [https://www.beck-elibrary.de/10.15358/9783800652495/risikomanagement-und-risikocontrolling Risikomanagement und Risikocontrolling (4. Aufl.).] München: Verlag Franz Vahlen. | * Diederichs, M. (2017). [https://www.beck-elibrary.de/10.15358/9783800652495/risikomanagement-und-risikocontrolling Risikomanagement und Risikocontrolling (4. Aufl.).] München: Verlag Franz Vahlen. | ||
| Zeile 53: | Zeile 55: | ||
* Horsch, A. & Schulte, M. (2016). Wertorientierte Banksteuerung II: Risikomanagement (5. völlig überarb. Aufl.). Frankfurt am Main: Frankfurt School Verlag. | * Horsch, A. & Schulte, M. (2016). Wertorientierte Banksteuerung II: Risikomanagement (5. völlig überarb. Aufl.). Frankfurt am Main: Frankfurt School Verlag. | ||
* Krause, H. U. (2016). Controlling-Kennzahlen für ein nachhaltiges Management. Ein umfassendes Kompendium kompakt erklärter Key Performance Indicators. Berlin/Boston: Walter de Gruyter. | * Krause, H. U. (2016). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4476123_download&client_id=hslu Controlling-Kennzahlen für ein nachhaltiges Management. Ein umfassendes Kompendium kompakt erklärter Key Performance Indicators.] Berlin/Boston: Walter de Gruyter. | ||
* Lachnit, L. & Müller, S. (2012).[https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-8349-3736-0 Unternehmenscontrolling. Managementunterstützung bei Erfolgs-, Finanz-, Risiko- und Erfolgspotenzialsteuerung (2. Aufl.).] Wiesbaden: Springer Gabler. | * Lachnit, L. & Müller, S. (2012). [https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-8349-3736-0 Unternehmenscontrolling. Managementunterstützung bei Erfolgs-, Finanz-, Risiko- und Erfolgspotenzialsteuerung (2. Aufl.).] Wiesbaden: Springer Gabler. | ||
* Tondock, R. (2010). [https://www.beck-elibrary.de/10.15358/0935-0381-2010-7/controlling-volume-22-2010-issue-7 | * Tondock, R. (2010). [https://www.beck-elibrary.de/10.15358/0935-0381-2010-7/controlling-volume-22-2010-issue-7 Risikoorientierte Performancemasse.] Controlling, 22 (7), 388–390. | ||
* Wiedmann, A. & Hager, P. (2005). Währungsmanagement in Unternehmen mit Cash Flow at Risk. In S. Müller, T. Jöhnk & A. Bruns (Hrsg.). Beiträge zum Finanz-, Rechnungs- und Bankwesen. Stand und Perspektiven (1–16). Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag. | * Wiedmann, A. & Hager, P. (2005). [https://elearning.hslu.ch/ilias/goto.php?target=file_4476122_download&client_id=hslu Währungsmanagement in Unternehmen mit Cash Flow at Risk.] In S. Müller, T. Jöhnk & A. Bruns (Hrsg.). Beiträge zum Finanz-, Rechnungs- und Bankwesen. Stand und Perspektiven (1–16). Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag. | ||
=== Weiterführende Literatur === | |||
* Hager, P. (2004). Corporate Risk Management. Cash Flow at Risk und Value at Risk. Frankfurt am Main: Bankakademie-Verlag GmbH. | |||
== Autoren == | == Autoren == | ||
Thasana Sithamparanathan, Flamur Sulja, Céline Theiler, Benjamin Valu | Thasana Sithamparanathan, Flamur Sulja, Céline Theiler, Benjamin Valu | ||
[[Kategorie: Risikocontrolling]] [[Kategorie:Funktionales Controlling]] | |||
Aktuelle Version vom 22. Februar 2021, 18:21 Uhr
Der Cashflow at Risk (CFaR) basiert auf dem Ansatz des Value at Risk (Krause, 2016, S. 85). Unter dem CFaR versteht Diederichs (2017) die bei einer gegebenen Wahrscheinlichkeit «maximal mögliche negative Abweichung vom erwarteten Cash Flow» (S. 165). Alternativ kann der CFaR auch als den niedrigsten Cashflow, «der mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit während eines bestimmten Zeitraums mindestens erreicht wird», verstanden werden (Diederichs, 2017, S. 165). Diese Definition wird hier als Mindest-Cashflow bezeichnet. Der CFaR wird vor allem in Industrie- und Handelsunternehmen angewendet (Bank Verlag, 2010, S. 3).
Anwendungsmöglichkeiten
Der CFaR wurde konzipiert, um den Bedürfnissen von Industrie- und Handelsunternehmen gerecht zu werden. Bei Banken besteht das Hauptrisiko in Wertveränderungen, bei denen der Value at Risk zuverlässig als Risikoinstrument eingesetzt werden kann. Dahingegen besteht das Hauptrisiko in Industrie- und Handelsunternehmen im operativen Geschäft. Dort ist insbesondere der Cashflow als unsicher zu betrachten, da er sich aufgrund schwankender Absatzzahlen, Rohstoffpreisen und Betriebskosten ständig verändert. Ausserdem sind für Unternehmen längere Planungshorizonte von bis zu 24 Monaten relevant. Der CFaR ist dafür besser geeignet als der Value at Risk. Gemäss einer durchgeführten Studie von AON Analytics sind die relevantesten Risikoarten unter anderem die Rohstoffpreise und der Cashflow. Diese Risikoarten lassen sich gut mit dem CFaR abbilden, wodurch er als Risikokennzahl im Controlling vermehrt an Bedeutung gewinnt (Bank Verlag, 2010, S. 3 - 4). Im Weiteren kann der CFaR für die Risikobewertung von Projekten, einzelnen Teilbereichen oder dem Unternehmen als Ganzes angewandt werden (Krause, 2016, S. 84).
Berechnungsverfahren
Damit eine Standardabweichung σ für die Berechnung zur Verfügung steht, sind Annahmen zur Verteilung zu treffen. Für die Datenerhebung stehen verschiedene Methoden, wie die Varianz-Kovarianz-Methode, die historische Simulation und die Monte-Carlo-Simulation zur Verfügung (Horsch & Schulte, 2016, S. 18). Für die Berechnung des CFaR wird in der Praxis meistens die Monte-Carlo-Simulation angewendet (Bank Verlag, 2010, S. 3).
Der CFaR kann als Prozentwert oder Frankenbetrag berechnet werden. Für den prozentualen CFaR wird der negative z-Wert mit der Standardabweichung σ multipliziert. Um den CFaR in Franken zu erhalten muss der Prozentwert mit dem erwarteten Free-Cashflow μ multipliziert werden. Um den Mindest-Cashflow zu berechnen wird vom erwarteten Free-Cashflow μ der z-Wert des dazugehörigen Konfidenzniveaus subtrahiert und mit der Standardabweichung σ multipliziert. Alternativ kann der Mindest-Cashflow aus dem erwarteten Free Cashflow μ und dem CFaR in Prozent oder Franken berechnet werden. Dazu wird der CFaR vom erwarteten Free Cashflow abgezogen (Lachnit & Müller, 2012, S. 316).
|
CFaR in % = – z * σ CFaR in Franken = – z * σ * μ
Alternative Berechnung Mindest-Cashflow = μ – CFaR
σ = Standardabweichung z = z-Wert des zugehörigen Konfidenzniveaus |
Kritische Würdigung
Der CFaR hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Durch die zunehmende Marktvolatilität wurde es schwieriger zukünftige Risiken zu planen. Die Messung von operativen Risiken wurde relevanter. Diese Risiken lassen sich gut mit dem CFaR darstellen (Bank Verlag, 2010, S. 19). Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit den CFaR auf einzelne Geschäftsbereiche sowie für das gesamte Unternehmen zu ermitteln (Diggelmann, 1999, S. 234). Im Vergleich zum Value at Risk berücksichtigt der CFaR eine längere Beobachtungsperiode, welche besonders für Industrie- und Handelsunternehmen bedeutender ist (Tondock, 2010, S. 389). Wie der Value at Risk ist auch der CFaR einfach zu berechnen. Zudem ist er für das Management leicht verständlich und hilft Beschlüsse zu fassen. Im Weiteren ist der CFaR flexibel anwendbar, denn es können beliebig viele Risikofaktoren bei der Cashflow-Berechnung ergänzt werden (Wiedemann & Hager, 2003, S. 231–232).
Eine Schwäche des CFaR ist, dass er wie der Value at Risk nur auf einem bestimmten Punkt der Wahrscheinlichkeitsverteilung beruht. «Es wird lediglich die Wahrscheinlichkeit berücksichtigt, mit welcher der tatsächliche Verlust den VaR bzw. CFaR überschreiten kann, nicht aber die Höhe der möglichen Überschreitungen.» (Diederichs, 2017, S. 169). Aus diesem Grund sollte der CFaR nicht als einzige Kennzahl zur Risikobeurteilung verwendet werden (Krause, 2016, S. 86).
Lern- und Praxismaterialien
| Aufgaben |
|---|
Quellen
Literaturverzeichnis
- Ender, M., Lanza, G., Sproedt, A. (2010). Cash Flow at Risk. Risk, Compliance & Audit (1), 16–22.
- Diederichs, M. (2017). Risikomanagement und Risikocontrolling (4. Aufl.). München: Verlag Franz Vahlen.
- Diggelmann, P. B. (1999). Value at Risk. Kritische Betrachtung des Konzepts – Möglichkeiten der Übertragung auf den Nichtfinanzbereich. Zürich: Versus Verlag.
- Horsch, A. & Schulte, M. (2016). Wertorientierte Banksteuerung II: Risikomanagement (5. völlig überarb. Aufl.). Frankfurt am Main: Frankfurt School Verlag.
- Krause, H. U. (2016). Controlling-Kennzahlen für ein nachhaltiges Management. Ein umfassendes Kompendium kompakt erklärter Key Performance Indicators. Berlin/Boston: Walter de Gruyter.
- Lachnit, L. & Müller, S. (2012). Unternehmenscontrolling. Managementunterstützung bei Erfolgs-, Finanz-, Risiko- und Erfolgspotenzialsteuerung (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer Gabler.
- Tondock, R. (2010). Risikoorientierte Performancemasse. Controlling, 22 (7), 388–390.
- Wiedmann, A. & Hager, P. (2005). Währungsmanagement in Unternehmen mit Cash Flow at Risk. In S. Müller, T. Jöhnk & A. Bruns (Hrsg.). Beiträge zum Finanz-, Rechnungs- und Bankwesen. Stand und Perspektiven (1–16). Wiesbaden: Deutscher Universitäts-Verlag.
Weiterführende Literatur
- Hager, P. (2004). Corporate Risk Management. Cash Flow at Risk und Value at Risk. Frankfurt am Main: Bankakademie-Verlag GmbH.
Autoren
Thasana Sithamparanathan, Flamur Sulja, Céline Theiler, Benjamin Valu
