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Expected Shortfall – Risikoquantifizierung 

Expected Shortfall – Risikoquantifizierung 

Expected Shortfall

Wann soll ein Robo-Advisor Positionen im Portfolio verkaufen und wann neue hinzukaufen? Dazu müssen Regeln erstellt werden, die dem Robo-Advisor sagen, was er wann und wie zu tun hat. Dazu werden oftmals Risikokennzahlen genutzt.

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Diese Regeln bzw. Kennzahlen zur Bestimmung des Risikos sind nicht neu und wurden schon zu Zeiten klassischer Vermögensverwaltung eingesetzt. Eine dieser Kennzahlen ist der Expected Shortfall oder auch Conditional Value at Risk (CVaR) genannt.

Expected ShortfallEine Übersetzung des Expected Shortfall würde im Deutschen das voraussichtliche Defizit sein. Die Kennzahl versucht also zu ermitteln, in welcher Höhe ein Verlust eines Portfolios aussehen würde.

Dem Expected Shortfall oder Conditional Value at Risk (CVaR) geht der Value at Risk (VaR) voraus. Dieser bestimmt Grenzwerte von zuvor akzeptierten Verlusten, bevor der Algorithmus eingreift und durch Umschichtung weitere Verluste vermeidet.

Beispiel: Angenommen, der VaR beträgt drei Prozent bei einem Konfidenzintervall von 95 Prozent, so darf in 95% der Fälle über einen bestimmten Zeitraum (z. B. ein Jahr rollierend) der Verlust nicht höher als drei Prozent des Portfolios sein.

Expected Shortfall – Jedes Risiko braucht seine Grenzen

Wird dieser Grenzwert überschritten, greift der Algorithmus ein. Dieser mögliche Verlust wird auch als Ausfallwahrscheinlichkeit bezeichnet. Je nach Risikoklasse, die der Anleger vorab gewählt hat, unterscheidet sich der Value at Risk.

Erik Podzuweit, Gründer von Scalable Capital, sagt dazu: “Bei Scalable Capital bestimmt der Kunde selbst, wie viel Risiko er einsetzen will und das nicht mit vagen Begriffen, wie ‘konservativ’ oder ‘chancenorientiert’, sondern klar definiert durch den Value at Risk. Ob geringes Risiko (z. B. 5% VaR) mit entsprechend begrenzten Renditemöglichkeiten oder höheres Risiko (z. B. 20% VaR) mit größerem Renditepotenzial”.

Im Gegensatz zum Value at Risk steht nun der Expected Shortfall, oder auch Conditional Value at Risk genannt. Berechnet der VaR noch die Ausfallwahrscheinlichkeit, so berechnet der CVaR die Verlusthöhe bzw. die Schadenshöhe, die beim Überschreiten des VaR eintreten kann.

Salome Preiswerk, Gründerin von Whitebox, erklärt den CVaR folgendermaßen: “Ökonomisch betrachtet quantifiziert der CVaR den erwarteten Verlust für den Fall, dass der Value at Risk unterschritten wird. Die Risikomessung konzentriert sich folglich auf das linke Ende (Tail) der Renditeverteilung und damit auf extrem ungünstige Marktphasen.

Warum ist der Expected Shortfall sinnvoll?

Investieren und Vermögensaufbau klappt in den seltensten Fällen nach Bauchgefühl. Wer keine sicheren Informationen über Marktentwicklungen hat (was sonst in den meisten Fällen Insiderhandel wäre), muss mit mathematischen Modellen auskommen, um wahrscheinliche Entwicklungen von Märkten auszumachen.

Der Expected Shortfall kann Ausblicke und Wahrscheinlichkeiten liefern, aber keine Vorhersagen treffen. Der Expected Shortfall gibt darüberhinaus dem Robo-Advisor Regeln, die dieser benötigt, um automatisiert handeln zu können.

Andere Regeln und mathematische Modelle in der Finanztheorie sind z.B.:

  • die Markowitz-Theorie
  • die moderne Portfoliotheorie
  • das Stock Picking
  • das Market-Timing
Fazit: Als Kennzahl zur Quantifizierung von Risiken ist der Expected Shortfall bzw. der CVaR eine sinnvolle Kennzahl, um einem Robo-Advisor eine Möglichkeit zur Einschätzung von Risiken zu geben. Ohne mathematische Regeln würde das automatisierte investieren nicht möglich sein und der Robo-Advisor hätte keinen Anhaltspunkt, wann er Positionen in ungünstigen Marktphasen verkaufen sollte und wann nicht. Der Expected Shortfall ist ein Rahmen, in dem ein Robo-Advisor handeln kann.

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