Finanzrisiken sind auch nicht mehr was sie einmal waren.

Risikomanagement gehört mit zu den am meisten verwendeten Wortwendungen in Wirtschaft, Politik und Medien der letzten Jahre. Entsprechend findet der Terminus auch Niederschlag in allen möglichen Vorlesungsverzeichnissen, den Geschäftsberichten der Firmen, den Traktandenlisten von Verwaltungsratssitzungen oder wo auch immer. Das Managen von Risiken hat sich zu den edelsten Aufgaben der Unternehmensführung entwickelt - und wie sich jüngst gezeigt hat, nicht ganz ohne Risiko.

Der Grad an analytischer Durchdringung spezifischer Risiken ist vielerorts sehr ausgeprägt. Nicht zuletzt an den Finanzmärkten. Dies ist mit ein Grund, weswegen an den entsprechenden Positionen nicht selten Mathematiker, Statistiker oder Physiker sitzen. Auf der einen Seite sind die an den Finanzbörsen zu beobachtenden Phänomene relativ komplex und auf der anderen Seite stehen Unmengen von Daten zur Verfügung, bei denen sich statistisch/mathematische Analysen geradezu aufdrängen. Mit Hilfe quantitativer Analysen und Modelle gelingt es im Normalfall auch, die entsprechenden Prozesse, beispielsweise mit guten alten Gauss'schen Verteilungen, vernünftig zu beschreiben und darauf aufbauend Risikomodelle zu entwickeln. Im Normalfall.

Leider ist nun aber der Normalfall nicht unbedingt das, was uns im Risikomanagement wirklich interessiert. Eben gerade nicht.

Und eigentlich wissen wir das nicht erst seit den kürzlichen Unfällen im US Hypothekenbereich. Spätestens seit dem Aktien-Crash im Herbst 1987 ist bekannt, dass es an den Finanzmärkten Ereignisse gibt, die es nach den Risikomodellen der ersten Stunde eigentlich nicht geben dürfte. Bzw. sie dürften vielleicht alle 10'000 Jahre einmal auftauchen, haben diesen Kredit aber in den letzten 10 Jahren schon einige Male aufgebraucht. Entsprechend reicht es inzwischen nicht mehr, wenn oberste Kreise beschwören, geschehene Unfälle hätten objektiverweise gar nicht passieren können.
Man sollte sich langsam an das Faktum gewöhnt haben, dass der Stressfall nicht mehr einfach ein um ein paar Standardabweichungen aufgeblähter Normalfall innerhalb einer Gaus'schen Verteilung ist. Risikomanagement ist nämlich deswegen anspruchsvoller geworden, weil wir heute mehr über die risikogenerierenden Prozesse wissen als noch vor 10 Jahren. Weder hat diese Einsicht aber bisher überall Einzug gehalten, noch macht sie die Aufgabe des Risikomanagers einfacher.

Heute weiss man (nicht zuletzt auch in den hochbezahlten Risk-Abteilungen der Grossbanken), dass die während Jahren verwendete Gauss'sche Analyse - sprich, die Normalverteilung - eigentlich nie ein wirklich adäquates Instrument für das Risikomanagement war. Auch wenn der Begriff des Value-at-Risk (VaR), der aus der entsprechenden Analyse abgeleitet ist, auch heute noch das Schlagwort Nummer eins im Risikomanagement ist. Während die Normalverteilung unter normalen Bedingungen vielleicht eine vernünftige Beschreibung des Verhaltens von Finanzmarktpreisen abgeben mag, sind wir eben im Risikomanagement daran interessiert, was unter speziellen Bedingungen an den Märkten passiert.

Des Weiteren ist ein Markt kein statistisch/physikalisches Konstrukt, das man mit einfacher Analysis simulieren kann. Ein Markt ist ein soziales System, das sich nicht immer im Gleichgewicht befindet und nicht zuletzt durch Feedbacks charakterisiert ist. Für das Risikomanagement bilden in einem solchen System vor allem die Ungleichgewichte und das Chaos die relevanten Fragestellungen und nicht eine irgendwie definierte "Normalität" (innerhalb welcher der VaR sinnvoll wäre).

Mehr und mehr wird heute in diesem Zusammenhang von so genannten komplexen adaptiven Systemen gesprochen, wie man sie aus der Meteorologie oder der physikalischen Stromanalyse kennt. Dies sind Modelle, innerhalb welchen beispielsweise der sprichwörtliche Schlag des Schmetterlings einen Taifun auslösen kann oder Wasser in einem ruhigen Bachbett plötzlich gefährliche Wirbel entwickelt. Wenn man solche Modelle in einen sozialen Kontext wie einen Markt einbaut, dann können darin "endogene Wirbel" entstehen, die ihren Ursprung in einfachsten Verhaltensänderungen von Marktakteuren haben. Solche Veränderungen können abrupt erfolgen oder auch sehr langsam. Es können Mode- oder andere Strömungen sein, Fads and Fashions, die das System zunächst nur unwesentlich beeinflussen, plötzlich aber zu einer Art Zustandsänderung führen, die unter Umständen einem Tsunami-gleich zu Überflutungen oder auf der anderen Seite zu Austrocknungen der Märkte mit den entsprechenden Preisreaktionen führen können.

Wenn man diese Elemente nun noch verbindet mit den Erkenntnissen und den Modellen, die sich in den letzten Jahren rund um den Begriff der "Behavioral Finance" etabliert haben, dann wird das Set möglicher Kurs- und Risikoprozesse noch einmal reicher. Die Zufallsmuster der Preisentwicklung bleiben dabei ähnlich; im Zweifelsfall werden sie noch etwas hässlicher.

Im Kontext des Risikomanagements produziert solche "behavioristische Systemdynamik" Strukturen, die nicht so leicht analytisch zu durchdringen sind. Sie liegen aber wesentlich näher an der Realität als die traditionellen Denkansätze. Und Risikomanagement sollte sich doch eigentlich mit dem auseinandersetzen, "was passieren kann" und nicht mit dem, was man modelltheoretisch gerade noch in den Griff bekommt. Es scheint, als hätten wir hier noch einiges an Arbeit vor uns. Auch und nicht zuletzt in den Riskmanagement Abteilungen der Grossbanken.