Was haben Risikomanagement und Mondflüge gemeinsam?

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Zum Mond zu fliegen, ist schwierig. Mit Werkzeugen und Technologie der 1960er Jahre zum Mond zu fliegen? Scheinbar unmöglich.

Betrachten Sie nur einmal die Computer, die der US-National Aeronautics and Space Administration (NASA) während des Apollo-Programms vor fast 50 Jahren zur Verfügung standen. Damals galten sie als Stand der Technik, aus heutiger Sicht sind sie jedoch geradezu archaisch. Der vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelte Apollo-Steuerungscomputer galt 1969 als technisches Wunderwerk, hatte jedoch nur einen Speicher von 64 KB. Er enthielt 12.300 Transistoren, die mit einer Geschwindigkeit von 43 KHz liefen, und er konnte 41 Anweisungen pro Sekunde ausführen.

Im Vergleich zu den Verarbeitungsgeschwindigkeiten heutiger Computer ein wahres Schneckentempo.

Um das ganze in Perspektive zu rücken, vergleichen wir einmal den Apollo-Computer mit den Smartphones, die wir heute alle mit uns herumtragen. Ein iPhone enthält etwa 1,6 Milliarden Transistoren, läuft mit 1,4 GHz und führt etwa 3,36 Milliarden Anweisungen pro Sekunde aus. Das sind 3,36 Milliarden beim Handy, das heute bequem in jede Tasche passt, verglichen mit 41 beim klobigen Apollo-Gerät!

Was Leistung anbetrifft waren die „Computer“ der Apollo-Ära – und das ist aus unserer Sicht beileibe keine Übertreibung –  in etwa mit heutigen Schlüsselanhängern oder digitalen Kaffeemaschinen zu vergleichen. Und doch gelang es der NASA vor 48 Jahren trotz dieser Einschränkungen, Menschen auf den Mond zu schießen und sicher wieder zur Erde zurück zu bringen. Wie wurde diese unglaubliche Leistung erreicht?

Flugleiter und Ingenieure von damals haben erklärt, dass neben dem puren Willen und der unerbittlichen Entschlossenheit das wohl wichtigste für den Erfolg des Apollo-Programms maßgebliche Attribut die Kultur des Risikomanagements war, die in jedem Aspekt des Programms zu spüren war. Das Risikomanagement war für sämtliche Facetten der Mission von zentraler Bedeutung.

Autor Andrew Chaikin formuliert es in seinem Buch A Man on the Moon (Penguin Books, 1994) so: „Wenn man Menschen oben auf eine 120 Meter hohe Rakete setzt, die 15 Tonnen hochexplosiven Treibstoff pro Sekunde verbrennt (…), und Rechenschieber verwendet, um sie an einen Ort zu schicken, an dem es einen Temperaturunterschied von 450 Grad zwischen Sonnenlicht und Schatten gibt (…), ist es einleuchtend, dass man besser ziemlich solide Risikomanagementprotokolle haben sollte.“

Risikomanagement ist von zentraler Bedeutung – für Weltraumforschung und Investmenterfolg

Welche Bedeutung hat also die Weltraumforschung für Investoren? Ganz eindeutig sind wir nicht in der Weltraumforschung tätig, und in Bezug auf die Größenordnung oder die historische Bedeutung gibt es keinen Vergleich zwischen unseren Bemühungen und denen, die erforderlich sind, um einen Menschen auf den Mond zu schießen. Dennoch gibt es nach unserer bescheidenen Meinung gewisse Parallelen, insbesondere was die Bedeutung eines soliden Risikomanagements anbelangt.

Bei Franklin Templeton sind wir uns – ebenso wie die Ingenieure der NASA in den 1960er und 1970er Jahren – voll und ganz der Tatsache bewusst, dass Risikomanagement für jeden Erfolg entscheidend ist. Auch wenn wir (zum Glück) keine Raumschiffe ins All schießen, vertrauen unsere Kunden auf uns, wenn es darum geht, ihre wichtigen Ziele und angestrebten Anlageergebnisse zu erreichen. Dafür ist Risikomanagement von zentraler Bedeutung.

 Wir sind davon überzeugt, dass wir als Anlageverwalter Risikomanager sind. Die beiden Disziplinen sind durch ihr Wesen miteinander verbunden – zwei Seiten derselben Medaille. Bei Anlagen geht es stets um das Verhältnis zwischen Risiko und Rendite finden. Wir können lediglich versuchen, das Risiko zu steuern. Die Rendite ist das Ergebnis.

So gesehen sind attraktive Renditen letztlich nichts anderes als das Ergebnis einer effektiven Risikonutzung.

Was ist also Risiko?

Es gibt viele Möglichkeiten zur Messung von Risiken. Keine Methode, kein Modell und keine statistische Kennzahl wird für sich alleine genommen das volle Ausmaß oder die „Wahrheit“ potenzieller Risiken in einem Wertpapier- oder Anlageportfolio aufzeigen. Das Marktrisiko lässt sich nicht ohne Weiteres durch eine Handvoll quantitativer Messgrößen charakterisieren, und es gibt zahlreiche Elemente, die von quantitativen Messgrößen überhaupt nicht gut erfasst werden. In der Branche wimmelt es nur so von Modellen. Manchmal vergessen wir jedoch, dass Modelle nichts anderes als Instrumente sind.  Es liegt an den Anlageverwaltern, die entsprechenden Erkenntnisse daraus abzuleiten.

Wie Fisher Black – ein bekannter US-amerikanischer Volkswirt und einer der Autoren der Black-Scholes-Gleichung – nach seinem Wechsel vom MIT zur Wall Street sagte: „Die Märkte erscheinen von den Ufern des (durch New York fließenden) Hudson aus sehr viel weniger effizient als wenn man am Ufer des Charles (in Boston) steht.“

Aus konzeptioneller Sicht sehen wir Risiko als die Engagements, die wir bei einer Anlage eingehen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass das Ausmaß und die Art dieser Engagements im Laufe der Zeit stark schwanken und sich sehr schnell verändern können. Wir erhalten niemals mehr als eine statische Momentaufnahme. Hinzu kommt, dass beabsichtigte Engagements häufig mit unbeabsichtigten oder gar unbekannten Engagements einhergehen.

Wenn ein Anleger beispielsweise an der japanischen Automobilbranche interessiert ist und Aktien eines japanischen Automobilherstellers kauft, wird die Aktie aller Wahrscheinlichkeit nach ein Engagement im japanischen Yen mit sich bringen. Ist das Engagement im Yen nicht gewünscht, kann der Anleger dieses Risiko durch Absicherungsgeschäfte eliminieren. Darüber hinaus kann der Anleger versuchen, sein Engagement in der Automobilbranche zu multiplizieren, indem er Fremdkapital aufnimmt, um eine Hebelung zu erreichen, etc.

Der Punkt ist: heutige Portfolios können in hohem Maße auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten, komplex und schwer zu modellieren sein. Ein einzelner Ansatz, Datenpunkt oder Satz von Datenpunkten kann für die Definition von Risiko nicht mehr als ausreichend angesehen werden –  insbesondere dann nicht, wenn er auf die heutige komplexe Investmentlandschaft angewandt wird. Angesichts des beschränkten Einsatzes von Finanzierungstechniken und der weniger globalen Ausrichtung der Anlagetätigkeit vor 30 Jahren waren die Standardabweichung, die Sharpe Ratio und andere grundlegende statistische Kennzahlen damals womöglich ausreichend. Wir würden jedoch argumentieren, dass das heute nicht mehr zutrifft.

Die Aufgabe eines modernen Risikomanagements besteht darin, die Dynamik und das Verhalten eines Portfolios durch sinnvolle, umsetzbare Erkenntnisse und Transparenz zu verdeutlichen. Wie wird sich das Portfolio unter verschiedenen Umständen entwickeln? Bei normaler und bei angespannter Marktlage? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass erwartete Ergebnisse erzielt werden? Der Schlüssel besteht darin, konkret umsetzbare Erkenntnisse zu erarbeiten.

Was sind umsetzbare Erkenntnisse?

„Houston, wir haben ein Problem.“

Astronaut James A. Lovell Jr., Kommandant der Apollo 13, 21:08 Uhr CST, 13. April 1970

Im April 1970 war das Raumschiff Apollo 13 auf dem Weg zum Mond, um dort die dritte Mondlandung in der Geschichte der Menschheit vorzunehmen. Leider musste die Mission während des Fluges abrupt abgebrochen werden, nachdem eine mechanische Explosion das Raumschiff lahm gelegt hatte.

Für die drei Astronauten an Bord verlagerte sich der Fokus schnell von der Vorbereitung auf eine Mondlandung auf pures Überleben. Die wichtigsten lebenserhaltenden Systeme der Kapsel waren dabei, zu versagen, die verfügbaren Energieressourcen nahmen rapide ab, Sauerstoff entwich ins Weltall und die Navigations- und Antriebssysteme des Raumschiffs waren schwer beschädigt. Unmittelbar nach der Explosion schien es, als sei die Besatzung mit Sicherheit verloren, da die Kontrollstation die verbleibende Lebenserhaltungszeit auf weniger als 15 Minuten schätzte.

Im Laufe der Jahre ist die Episode zum Inbegriff der Effektivität der gründlichen, systematischen, redundanten und detaillierten Risikomanagementsysteme und -praktiken der NASA geworden. Trotz der Vielzahl der sich ergebenden Herausforderungen gingen die Teams der Behörde systematisch und methodisch vor, um sämtliche Probleme zu lösen – häufig parallel und in Echtzeit, so dass die Astronauten schließlich sicher zur Erde zurückkehren konnten. Und all das mit Technologie der 1960er Jahre.

Dem leitenden NASA-Ingenieur George Low zufolge beinhaltete der Ansatz eine „akribische und penible Detailgenauigkeit, bei der keine Änderung so gering war, dass sie nicht berücksichtigt wurde, und keine Anomalie zu klein um verstanden zu werden.“

Wenn man bedenkt, dass die Apollo-Raumfähre aus mehr als 8 Millionen Teilen in 500.000 Systemen bestand, ist die Forderung nach Präzision verständlich. Wenn jedes Teil der Apollo-Raumfähre mit einer Zuverlässigkeit von 99,9 % funktioniert hätte (dies war das Ziel der NASA), wäre es immer noch zu Tausenden von Ausfällen gekommen.

Ingenieure, die an dem Programm beteiligt waren, führen ihr detailliertes Verständnis sämtlicher Bestandteile der Raumfähre – bis hin zum letzten Draht und Lötpunkt – als einen der Hauptgründe dafür an, dass sie die Krise erfolgreich bewältigen konnten.

Wenn angehende Kontrolleure ihre Stelle bei der NASA antraten, bestand daher ihre erste Aufgabe stets darin, die für die Herstellung der Raumschiffe und Systeme verantwortlichen Vertragspartner zu besuchen, Baupläne und Dokumente über diese Systeme zu sammeln und diese Informationen zunächst einmal zu verinnerlichen.

Während der Apollo 13-Mission mussten sich die Kontrolleure beispielsweise auf ihr Verständnis der Schaltpläne der Mondlandefähre verlassen, um zu bestimmen, wie sie sich möglichst schnell in Betrieb nehmen ließe, um als „Rettungsboot“ zu dienen. Ohne dieses detaillierte Wissen wären ihre Bemühungen aller Wahrscheinlichkeit nach vergebens gewesen.

Das Portfolio als Mosaik beweglicher Teile

Als Risikomanager denken wir genauso. Ein Portfolio stellt ein Mosaik aus vielen sich bewegenden und miteinander verbundenen Teilen dar – Anlageklassen, Strategien, Instrumente, Systeme, Technologien, Gegenparteien, Geografien, Währungen, politische Systeme, Persönlichkeiten, etc.

Es reicht nicht aus, die einzelnen Teile des Portfolios statisch zu sehen und zu verstehen. Das ist zwar ein Anfang, aber wir müssen das dynamische Verhalten jedes einzelnen Elements im Kontext des Portfolios, unter verschiedenen Bedingungen und im Verhältnis zueinander verstehen. Stresstests, Szenarioanalysen und Value-at-Risk- (VaR-) Bewertungen müssen Kernelemente eines jeden rigorosen Risikoprogramms sein. Das sind umsetzbare Erkenntnisse.

Umsetzbare Erkenntnisse… in Aktion

In den 1980er und 1990er Jahren explodierten an der Wall Street finanzielle Innovationen und Techniken. Die Kapitalmärkte begannen, traditionelle Positionen wie Aktien und Anleihen zu dekonstruieren und derivative Instrumente zu entwickeln, die in der Lage waren, ein Engagement bei einzelnen Faktoren zu bieten, die den Wert des herkömmlichen Instruments bestimmen.

Der Begriff „Derivat“ beschreibt recht treffend die Tatsache, dass das Instrument seinen Wert aus einem zugrunde liegenden Engagement ableitet. Fortschrittliche Computermodellierung und die Bereitschaft, Risiken als „Gegenparteien“ zu übernehmen, trugen zur Weiterentwicklung der Branche bei, so dass Investitionen heute hochgradig maßgeschneidert und ergebnisorientiert sein können.

Diese Auswahlmöglichkeiten für Anlagen sind zwar allgemein positiv, das Aufkommen dieser hochkomplexen Portfolios stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung für das Risikomanagement dar. Wie erfasst man die Risikomerkmale eines Portfolios, wenn die Wechselbeziehungen der Instrumente aus bilanzieller Sicht überhaupt nicht ersichtlich sind? Beispielsweise wird so etwas wie eine Option oder ein Swap möglicherweise erst dann „aktiviert“, wenn ein zugrunde liegendes Engagement ein bestimmtes Niveau erreicht.

Value at Risk

Traditionelle Risikokennzahlen bieten zwar eine solide Grundlage, für sich alleine genommen reichen sie jedoch nicht aus. Um die heutigen komplexen Portfolios sinnvoll beurteilen zu können, wurden ausgereiftere Maßnahmen wie etwa der VaR entwickelt, um das tatsächliche Verlustpotenzial einer Kapitalanlage zu messen. Diese Modellierungstechniken beruhen nicht auf einer Analyse der Renditeströme, sondern vielmehr auf den tatsächlichen Beständen eines Portfolios. Die Stärke des VaR liegt darin, dass er die Wechselwirkungen vieler Instrumente auf Strategie- oder Multi-Portfolio-Ebene erfasst. Er stützt sich nicht auf eine historische Renditeanalyse, sondern bietet vielmehr ein vorausschauendes Maß für den potenziellen Verlust.

Als Methodik erfordert der VaR zwei anspruchsvolle Modellierungsvoraussetzungen. Zum einen müssen alle Bestände eines Portfolios an Preismodelle geknüpft sein. Preismodelle werden wiederum durch Faktoren gesteuert, die den Preis oder „Wert“ eines bestimmten Instruments bestimmen.

Zum anderen müssen die Faktoren miteinander in Beziehung gesetzt werden, so dass, wenn sich ein Faktor auf eine bestimmte Art und Weise bewegt, vernünftigerweise erwartet werden kann, dass sich ein anderer Faktor in eine entsprechend vorhergesagte Richtung bewegt. Dies erfordert die Entwicklung einer Kovarianzmatrix, die Korrelationen und Volatilitäten verwendet, um alle preisbestimmenden Faktoren miteinander zu „verknüpfen“.

Ist dieser Prozess der Verknüpfung von Positionen mit Preismodellen und deren Faktoren einmal abgeschlossen, kann ein Portfolio in einem simulierten Marktszenario bewertet werden.

Mit dieser Funktionalität können Portfoliomanager und Risikomanager dann Marktbewegungen simulieren. Sie können sehen, wie sich ein Portfolio in einem hypothetischen Umfeld verhalten könnte. Diese Methodik wird als Monte-Carlo-Simulation bezeichnet.

Anhand einer Monte-Carlo-Simulation können Tausende von zufälligen Marktszenarien „ausprobiert“ werden, und der Gewinn oder Verlust eines Portfolios in den einzelnen Fällen wird auf einer Verteilungskurve grafisch dargestellt. Diese Verteilung würde nichtlinear ausfallen, da sie die „Aktivierung“ bestimmter Derivate in bestimmten Marktsituationen erfassen würde.

Dies stellt die letzte Stufe der VaR-Berechnung dar. Durch die einfache Auswahl eines Punktes auf der linken Seite der Verteilungskurve – also derjenigen Szenarien, bei denen es zu einem Verlust kommt – kann ein statistisch einheitliches Maß für das Verlustpotenzial überwacht werden.

Typischerweise misst der VaR das fünf- oder einprozentige Verlustpotenzial über einen bestimmten Zeitraum unter der Annahme einer gegebenen statistischen Signifikanz. Einfach formuliert beantwortet der VaR die Frage: „Wie hoch ist der zu erwartende potenzielle Verlust dieses Portfolios am schlimmsten von 20 Tagen bzw. am schlimmsten von 100 Tagen?“

Stress-Tests und Szenarioanalyse

Die NASA pflegte zudem eine geradezu zwanghafte Testkultur. Jede einzelne Komponente eines Raumschiffs wurde bis zum Geht-nicht-mehr getestet.

Jedes Teil einer Raumfähre wurde überprüft, um potenziellen Ausfallarten, die Auswirkungen eines solchen Ausfalls auf das Bauteil selbst, die Baugruppe, mit der es befestigt wurde, das System, das es unterstützte, die Rolle, die es im Rahmen der Mission spielte, und schließlich die Auswirkungen auf die Besatzung zu ermitteln. Bei jeder Analyse würden mögliche Konstruktionsänderungen für die Raumfähren berücksichtigt, die eventuell die Fehlermöglichkeit eliminieren, die Häufigkeit auf ein annehmbar niedriges Niveau reduzieren oder dessen Folgen mindern könnten.

Auf die gleiche Weise ist ein sehr bedeutendes Nebenprodukt der Erstellung des statistischen Artefaktes einer VaR-Berechnung der Umstand, dass Portfoliomanager und Risikomanager nun Stress-Tests für eine Anlage durchführen und sowohl historische Marktereignisse als auch hypothetische Marktsituationen untersuchen können.

Es ist möglich, sich ein Verständnis dafür zu verschaffen, wie sich ein Portfolio in einer Vielzahl von Szenarien entwickeln würde, indem man die Preisfaktoren dem Niveau turbulenter historischer Marktphasen angleicht, etwa der Dotcom-Blase Ende der 1990er bzw. Anfang der 2000er Jahre oder der globalen Finanzkrise der Jahre 2007 bis 2009. Stresstests liefern eine Antwort auf die Frage: „Wie hoch würde der Verlust dieses Fonds ausfallen, wenn ein ähnliches Ereignis in der Zukunft auftreten sollte?“

Die Szenarioanalyse ist ein wichtiges Werkzeug für die Entwicklung ergebnisorientierter Lösungen, da effektive maßgeschneiderte Lösungen von der robusten Modellierung eines Portfolios in einer ganzen Reihe potenzieller Marktsituationen abhängen.

Kein Ersatz für Urteilsvermögen

 Modernes Risikomanagement erfordert umfangreiche Investitionen in Datenservices und Tools zur Risikomodellierung. Es ist hochtechnisch und mit zahlreichen Kennzahlen ausgestattet, die dazu dienen, komplexe Anlagen in einer komplexen Welt verständlich zu machen. Die vielen Anstrengungen, die zur Erstellung einer technischen Risikoanalyse erforderlich sind, können jedoch zu einer übermäßigen Abhängigkeit von den Zahlen führen.

Der vielleicht wichtigste Aspekt eines erfolgreichen Risikorahmens ist jedoch die Intuition – ein Merkmal, das sich nicht ohne weiteres quantifizieren lässt und das erst im Laufe der Jahre auf der Basis von Erfahrung und Weisheit erlernt wird.

Dies ist die „nicht greifbare Kunst“ des Risikomanagements. Erfahrung und gutes Urteilsvermögen sind durch nichts zu ersetzen. Die besten Risikoberater verfügen über fundiertes Urteilsvermögen und technische Kompetenzen. Sie werden ermutigt, Fragen zu stellen und offen mit den Portfoliomanagern zu kommunizieren. Eine unabhängige Betrachtung der Anlagerisiken auf Basis einer soliden technischen Analyse, die durch durch fundiertes Urteilsvermögen gestützt wird, bildet den Schlüssel zu einem effektiven Risikomanagement.

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