Negative Extremereignisse im Risikomanagement

Eine aktuelle Research-Publikation von N. N. Taleb (Autor von "The Black Swan") vom New York University Polytechnic Institute beschäftigt sich mit der Identifizierung und praktischen Berücksichtigung von sog. Fat Tails von Renditeverteilungen bzw. negativen Extremereignissen. Sind die Gründe für fehlerhaftes Schätzen von Verteilungen, wie die Normalverteilungsannahme, spätestens seit der Finanzkrise hinreichend bekannt, so bereitet ihre Lösung doch Schwierigkeiten.

So gäben empirische Daten und Schätzungen oft keine Rückschlüsse auf Extremereignisse oder würden zu ihrer systematischen Unterschätzung führen, da die überwiegend verwendeten mathematischen Modelle wie Monte-Carlo-Simulationen und Regressionsanalysen zu ihrer Identifizierung ungeeignet seien.

Quelle: Taleb (2009)

Entscheidungsträger stehen damit vor der Schwierigkeit, ihre Entscheidungen unter den Bedingungen zu treffen, die Taleb in seiner Einteilung den vierten Quadranten nennt und der durch komplexe Auszahlungsstrukturen unter unbekannt skalierter Verteilung charakterisiert ist. Zur Lösung dieser Schwierigkeit gibt er zwei Handlungsvorschläge, nämlich die Vereinfachung der Auszahlungsstruktur und die Verringerung der Schätzfehler.

Quelle: Taleb (2009)

So könnten Auszahlungsstrukturen durch Berücksichtigung von Worst-Case-Szenarien angepasst werden, oder durch Portfolioadjustierungen Schiefe, Kurtosis und Konkavität beeinflusst werden. Die Verringerung der Schätzfehler lasse sich durch Zulassen von Redundanz und stochastische Optimierung erreichen.