Question 1

Was ist eine Monte-Carlo-Simulation und wie funktioniert sie im Risikomanagement?

Accepted Answer

Eine Monte-Carlo-Simulation ist ein mathematisches Verfahren, das durch wiederholte Zufallsstichproben mögliche Ergebnisse und deren Wahrscheinlichkeiten berechnet. Im Risikomanagement wird sie verwendet, um verschiedene Szenarien zu simulieren und die Bandbreite möglicher Verluste oder Gewinne zu ermitteln. Dadurch können Unternehmen bessere Entscheidungen unter Unsicherheit treffen.

Question 2

Welche Vorteile bietet die Monte-Carlo-Methode gegenüber traditionellen Risikobewertungsverfahren?

Accepted Answer

Die Monte-Carlo-Simulation berücksichtigt die Unsicherheit und Variabilität von Eingabeparametern und liefert eine Verteilung möglicher Ergebnisse statt nur eines Punktschätzers. Sie kann komplexe, nichtlineare Zusammenhänge zwischen verschiedenen Risikofaktoren modellieren. Zudem ermöglicht sie eine quantitative Bewertung der Wahrscheinlichkeit verschiedener Szenarien.

Question 3

Welche Daten werden für eine Monte-Carlo-Simulation im Risikomanagement benötigt?

Accepted Answer

Benötigt werden historische Daten der relevanten Risikofaktoren, deren statistische Verteilungen und Korrelationen untereinander. Zusätzlich sind Annahmen über zukünftige Entwicklungen und die Definition der zu modellierenden Risikokennzahlen erforderlich. Die Datenqualität und -vollständigkeit sind entscheidend für aussagekräftige Simulationsergebnisse.

Question 4

Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Monte-Carlo-Simulation?

Accepted Answer

Die Ergebnisse zeigen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Outcomes, oft dargestellt als Histogramm oder Verteilungskurve. Wichtige Kennzahlen sind der Erwartungswert, Standardabweichung und Perzentile wie der Value-at-Risk (VaR). Diese ermöglichen es, die Wahrscheinlichkeit bestimmter Verluste oder das Worst-Case-Szenario zu quantifizieren.

Question 5

Welche Grenzen und Herausforderungen hat die Monte-Carlo-Simulation im Risikomanagement?

Accepted Answer

Die Qualität der Simulation hängt stark von den verwendeten Eingabedaten und Modellannahmen ab – bei schlechten Daten führt sie zu unzuverlässigen Ergebnissen. Seltene Extremereignisse werden möglicherweise nicht ausreichend erfasst, da sie auf historischen Daten basiert. Zudem erfordern komplexe Simulationen erhebliche Rechenkapazitäten und Fachkenntnisse bei der Modellierung.

Monte-Carlo-Simulation für Risiken – Data Analytics im Überblick

Lernkarten zu Monte-Carlo-Simulation für Risiken