Was ist eine Monte-Carlo Simulation?

Die Monte-Carlo-Simulation stellt ein mathematisches Verfahren aus der Stochastik bzw. der Wahrscheinlichkeitstheorie dar, bei dem wiederholt Zufallsstichproben einer Verteilung mithilfe von Zufallsexperimenten gezogen werden. Das Ziel ist es, Probleme mithilfe der gezogenen Stichproben numerisch zu lösen, die analytisch nicht oder kaum lösbar sind. Die Grundlage hierfür ist allen voran das Gesetz der großen Zahlen. Die Zufallsexperimente können in einer einfachen Form, etwa durch Würfeln, real durchgeführt werden. In komplexeren Zusammenhängen übernehmen dies Computerberechnungen mittels Monte-Carlo-Algorithmen.  

Die Monte Carlo Methode

Mithilfe dieser Algorithmen wird ein Modell möglicher Ergebnisse erstellt, indem sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für jede Variable mit inhärenter Ungewissheit nutzt. Anschließend werden die Ergebnisse immer wieder neu berechnet, wobei bei jeder Berechnung ein anderer Satz von Zufallszahlen zwischen dem minimalen und dem maximalen Wert genutzt wird. Diese Berechnung dieser Werte kann tausende Male durchgeführt werden, wodurch eine große Anzahl von wahrscheinlichen Ergebnissen erzeugt wird. Ein einfaches Beispiel ist das Ergebnis beim Werfen von zwei Standardwürfeln. Die Wahrcheinlichkeit für das Eintreten einer der 36 möglichen Ergebnisse kann manuell berechnet werden oder mithilfe einer Monte Carlo Simulation. Diese simuliert das Würfeln viele 1000 Male auf Knopfdruck und ist so in der Lage, viel genauere Vorhersagen über das Ergebnis des Würfelns zu treffen.

Monte-Carlo-Simulationen stellen eine überaus genaue Methode der Vorhersage dar und werden daher daher auch für langfristige Prognosen verwendet. Mit der Anzahl der Eingaben steigt ebenso die Anzahl der Prognosen, sodass Ergebnisse zeitlich weiter in die Zukunft projiziert werden können - und zwar mit größerer Genauigkeit der Werte. Am Ende einer Monte-Carlo-Simulation liefert sie einen Bereich möglicher Ergebnisse sowie die Wahrscheinlichkeit, dass jedes dieser Ergebnis eintritt. 

Monte Carlo Simulation Risikomanagement

Die Nutzung der Monte Carlo Methode im Risikomanagement

Die Errechnung von Erwartungswerten mithilfe herkömmlicher Verfahren ist oft fehlerbehaftet. Die Monte-Carlo-Methode hingegen, liefert durch eine große Anzahl an Zufallsexperimenten belastbare Ergebnisse auf Basis der Risikoquantifizierung. Risiken werden anhand von Eintrittswahrscheinlichkeiten, Verteilungsfunktionen und Schadenshöhen (z. B. 3-Punkt-Schätzung) bewertet. Mit Hilfe von Simulationen wird ein aggregiertes Risiko (Risikoaggregation) ermittelt. Abhängigkeiten zwischen Risiken können hierbei berücksichtigt werden. Ergebnisse werden dabei nicht als absoluter Wert dargestellt, sondern in beliebigen Ergebnisbandbreiten (Quantilen). In den BIC GRC Solutions (ehemals risk2value) finden Sie ein integriertes Monte-Carlo-Tool zur Risikobewertung, das Ihnen durch die gezielte Abfrage von Risikoinformationen jederzeit eine überlegene Analyse der Gesamtrisikosituation erlaubt. Sie haben stets die Möglichkeit, den gesamten Risikomanagement-Prozess bis hin zur Risikoanalyse abzubilden und sind in der Lage, dem Management entscheidungsrelevante Informationen für die Unternehmensplanung zur Verfügung zu stellen.

Monte Carlo Simulation leicht gemacht mit BIC GRC Solutions

Mit den BIC GRC Solutions können Sie Ihr Risikomanagement mühelos um quantitative Methoden erweitern, indem Sie statistische Berechnungen durchführen und die Monte-Carlo-Verfahren nutzen. Das Thema Quantifizierung mag kompliziert und herausfordernd wirken. Die Vorstellung, sich tage- oder wochenlang mit Themen wie Simulationen, Monte-Carlo-Analyse, Wahrscheinlichkeit, Verteilung und Zufallszahlen beschäftigen zu müssen, stellt oft eine Hürde dar. Vielleicht haben auch Sie schon überlegt, erste Schritte in Richtung Risikoquantifizierung zu setzen, ließen sich dann aber abhalten von vermeintlich zu hohem Aufwand und zu geringer Nachvollziehbarkeit.

Herausforderungen Risikomanagement

Wir kennen Ihre Herausforderungen

  • Oft fehlt es an Basiswissen im Bereich Quantifizierung/Risk Simulation
  • Hürden bei der flächendeckenden Quantifizierung von Risiken erschweren die Arbeit von Risk Managern
  • Qualifizierte Risiken können nicht summiert werden, daher liegt der Fokus meist auf Einzelrisiken
  • Die Nutzung der Stochastischen Simulation ist oft wenigen Experten vorbehalten
  • Die Ergebnisse der simulationsgestützten Risikoanalyse sind für Vorstände häufig nicht verständlich und erkenntnisgebend

Ihr Nutzen mit der Simulation in BIC GRC Solutions

  • Belastbarere Ergebnisse zur Gesamtrisikosituation
  • Gesamtwirkung des Risikoportfolios eines Unternehmens erkennbar
  • Fundierte Entscheidungsfindung, Handlungsmöglichkeiten und Optionen
  • Nachvollziehbare Darstellung von Zusammenhängen und Auswirkungen
  • Verfügbarkeit einer Liste der signifikantesten Risiken
  • Berücksichtigung von Maßnahmenbudgets
  • Untersuchung von Worst-Case-Szenarien
Vorteile Simulation Risikomanagement

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Dringender Handlungsbedarf für Unternehmen

Wir beobachten seit geraumer Zeit, dass für viele Unternehmen eine rein qualitative Bewertung nicht mehr ausreicht und der Trend sich zunehmend in Richtung quantitativer Methoden bewegt, meist in Vorbereitung auf Simulationsverfahren. Diese Beobachtung unterstreicht auch Gartner durch die Betonung der wachsenden Bedeutung von quantitativen Methoden.  
Seit Beginn des Jahres 2021 gelten aber auch neue Anforderungen durch den IDW Prüfungsstandard 340 n.F., der nach quantitativen Ansätzen verlangt und für börsennotierte Unternehmen verpflichtend ist (erfahrungsgemäß hat der Standard auch eine Ausstrahlwirkung auf kleinere Unternehmen). Im Kern geht es beim Prüfungsstandard des “Instituts der Wirtschaftsprüfer in Deutschland e.V.” PS 340 um die gesetzlich verankerte Prüfung des Risikofrüherkennungssystems durch die Wirtschaftsprüfer.
Die Neufassung des IDW PS 340 berücksichtigt unter anderem die folgenden Themen:

GRC Icon

Betonung der Pflichten eines Unternehmens in Bezug auf die Risikotragfähigkeit und Risikoaggregation

Regulierung Icon

Konkretisierung der Grundelemente eines Risikofrüherkennungssystems in Anlehnung an die zur Einrichtung und Prüfung von Risikomanagement- und Compliance-Management-Systemen entwickelten Grundelemente

Transparenz Icon

Klarstellungen zur Betrachtung von „Netto-Risiken“ sowie zur Risikosteuerung als Bestandteil der zu prüfenden Grundelemente eines Risikofrüherkennungssystems

Besonders hervorzuheben sind hier sicherlich die Punkte der Risikotragfähigkeit und Risikoaggregation sowie der Betrachtung von „Netto-Risiken“. Letztendlich zwingen diese Vorgaben die Unternehmen dazu, Risiken quantitativ zu betrachten. Denn die Aggregation von Risiken und die Kopplung an die Risikotragfähigkeit ist in der Praxis nur mit quantitativen Ansätzen möglich.

Mit den BIC GRC Solutions wappnen Sie Ihr Risikomanagement für die Anforderungen des überarbeiteten IDW PS 340. Weiterführende Informationen über Simulationen und die konkreten Anwendungsfälle in BIC finden Sie in unserem Whitepaper.

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