Optimierung des Risikomanagements


Wie man den Wertbeitrag von Risikomanagement messen kann
Ein Strukturgleichungsmodell zur Untersuchung der Risikomanagement-Performance-Beziehung in KMU



Prof. Dr. Thomas Henschel, Axel Daniel Lantzsch

Risikomanagementsysteme verursachen Kosten – lohnt sich das überhaupt? Der Erfolg der Maßnahmen lässt sich nur schwer bestimmen. Er stellt sich – wenn überhaupt – mit einer zeitlichen Verzögerung ein, und der Beitrag einzelner Maßnahmen am Unternehmenserfolg ist oft nicht ersichtlich. Mit dem vorliegenden Strukturgleichungsmodell erklären die Autoren, wie man den Erfolg der Risikomanagementmaßnahmen mithilfe eines Strukturgleichungsmodell messbar, quantifizierbar und damit vergleichbar machen kann. Das vorgestellte Messmodell zur Überprüfung des Risikomanagementreifegrades wurde im Dezember 2019 an 263 KMU in Deutschland getestet und bietet eine gute Unterstützung für KMU-Geschäftsführer und Berater zur Beurteilung der Risikomanagementanstrengungen von KMU.

Das Projekt basiert auf einer empirischen Untersuchung der Auswirkungen eines ganzheitlichen Risikomanagementsystems (RMS) auf die finanzielle Performance von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) in Deutschland. Damit wird das Ziel verfolgt, den KMU und deren Beratern ein besseres Verständnis über die Auswirkungen einzelner Komponenten ihres Risikomanagementsystems auf die Gesamtunternehmensperformance zu ermöglichen. Aufbauend auf einer systematischen Literaturanalyse wird der gegenwärtige Stand des RMS und dessen Auswirkungen auf die Performance in KMU präsentiert. Aufbauend auf diesen Daten wird theoriegeleitet ein Strukturgleichungsmodell zur Beurteilung der Risikomanagementaktivitäten und deren Auswirkungen auf die Performance in KMU entwickelt.

Dieser Beitrag aus der Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) (Ausgabe 6, 2020, Seite 256 bis 262) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
In voller Länge können Sie ihn und weitere hier nicht veröffentliche Artikel im ZRFC lesen.


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Im Überblick: ZRFC

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    Nach den Finanzrevolutionen des letzten Jahrhunderts - der Theorie der effizienten Märkte in den 1950er-Jahren und der Behavioral Finance in den 1970er-Jahren - beginnt eine dritte Finanzrevolution: Ich nenne sie Machine Finance. Robo-Advising kombiniert künstliche Intelligenz (KI) und Finanzexpertise für zugängliche, personalisierte Beratung, analysiert Daten, optimiert Portfolios und bietet kostengünstige Anlagestrategien.

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