Nehmen wir an, Sie sind Landwirt und haben eine neue Pflanzenkultur angebaut. Die Blätter sind wertvoll; aus ihnen wird ein Serum gewonnen. Die Kultur reagiert empfindlich auf Temperaturveränderungen. Je kälter es wird, desto mehr Blätter verlieren die Pflanzen und umgekehrt. Andere Faktoren, etwa saurer Regen oder hungrige Feldhasen, seien unerheblich. Heute in zehn Tagen werden Sie den Bestand ernten und verkaufen. Anhand des aktuellen Zustandes Ihrer Pflanzen wollen Sie die bis dahin mögliche Ernteeinbuße vorherbestimmen. Ihre Vorhersage soll die höchsten Einbußen ignorieren, dennoch eher konservativ sein. Für die Vorhersage erstellen Sie eine Liste aller denkbaren Temperaturen (Szenarien), z. B. anhand der im letzten Jahr beobachteten Temperaturschwankungen. Mit Hilfe eines Wachstumsmodells, das für Ihre Kultur geeignet ist, berechnen Sie die möglichen Zustände Ihrer Pflanzen. Für jedes Szenario erhalten Sie, verglichen mit dem aktuellen Zustand der Pflanzen, einen potentiellen Gewinn oder Verlust. Sie sortieren sämtliche Gewinne und Verluste in absteigender Folge und wählen dann das Szenario, bei dem lediglich 5 % aller Szenarien einen höheren Verlust aufweisen, als das von Ihnen gewählte. Die Grundidee des Value at Risk (VaR) hat viel mit dieser Vorgehensweise gemein. Technisch lässt sich die Temperatur als Risikofaktor (Zinssätze, Währungskurse, Aktien- und Rohwarenpreise etc.) interpretieren, das Wachstumsmodell gleicht einem Bewertungsmodell und die Rangliste aller potentiellen Gewinne und Verluste einer GuV-Verteilung.
DOI: | https://doi.org/10.37307/j.1868-7814.2008.02.07 |
Lizenz: | ESV-Lizenz |
ISSN: | 1868-7814 |
Ausgabe / Jahr: | 2 / 2008 |
Veröffentlicht: | 2008-04-01 |
Seiten 82 - 86
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