06.07.2017 | Management von Risiken in der Energiewirtschaft – eine Stärke von Axpo
Alles hat seinen Preis. Ohne Risiken einzugehen, lassen sich keine Gewinne erzielen. Diese Binsenwahrheit gilt auch für die Energiewirtschaft. Allerdings können Risiken mit einem gutem Management Mehrwert generieren. Wie das geht? Hmm! Ein klärendes Gespräch mit Vlatka Komaric, Head Quantitative Risk Management , über „PnL“ und ein nicht so einfaches Thema.
Du wolltest schon immer wissen, wie das wirklich geht mit dem Risk Management, respektive dem Quantitative Risk Management bei Axpo. Du magst Mathematik, ganz besonders Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnungen und den ständigen Wandel des Energiemarkts? Du interessierst dich für Begriffe wie Mark-to-Market, Profit-and-Loss (PnL), Value-at-Risk (VaR), Cashflow oder Greeks (siehe Box)?
Nein!
Solltest Du aber. Denn das Thema ist „extrem spannend“, sagt Vlatka Komaric, Head Quantitative Risk Management bei Axpo Trading. Risikomanagement heisst: Planvoller und zukunftsorientierter Umgang mit Risiken und letztendlich Schaffung von Kundennutzen. Da gehe es ums „Managen von Risiken, Portfolio Management und Hedging, das Absichern und reduzieren/wegbringen von Risiken, aber auch kontrolliertes beibehalten von Risiken, solange es den Risikoappetit der Unternehmung nicht übersteigt“, erklärt Vlatka. Ihr Team von acht Mathematikern, Physikern und Ökonometrikern sei dabei „zuständig für alles, was mit quantitativen Modellen zum Thema Bewertung und Risikomessung zu tun hat und zwar in verschiedensten Risikobereichen“.
Dabei geht es nicht nur um Marktrisiken, um Strompreisentwicklung, Preis- oder Volumenrisiko, sondern auch um Währungs-, Zins- oder Kreditrisiken. Entscheidend dabei sei, dass man das Produkt oder den komplexen Deal, welche Originator und Händler abwickeln möchten, „wirklich komplett begreift“, sagt die gebürtige Kroatin. Nur so lasse sich sicherstellen, „dass alles, was bei Axpo Trading gehandelt wird, vernünftig bewertet werden kann, und nur das was man messen kann, kann man auch richtig managen“.
Zur Modellierung, Bewertung, Zusammenfassung und Zerlegung von Risiken bedient man sich geeigneter Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder stochastischer Modelle, Methoden und Konzepte. So nutze man etwa Prognosemodelle, welche auf historischen Daten (Zeitreihenanalyse) basieren, aus der man Muster und Verhalten ablese, um diese dann in die Zukunft weiterzuschreiben. “Dies natürlich wohlwissend, dass sich die Zukunft nicht so entwickeln muss, wie es in der Vergangenheit der Fall war“, sagt Vlatka. „Denn kein Mensch weiss, was in fünf Sekunden passiert.“
Aber auch Modelle wie die Monte-Carlo-Simulation, die – der Name sagt‘s – mit einem Zufallsgenerator arbeiten, werden im Quantitativen Risk Management eingesetzt. Das heisse aber nicht, dass man jetzt einfach würfle und dem Zufall überlasse, was passiert. Vielmehr folgten auch diese Modelle einem bestimmten Muster aus der Vergangenheit oder anderen, zusätzlichen Determinanten.
Wichtig sei, dass man die gängigen Modelle aus der Literatur wirklich genau an die eigenen Produkte und Projekte anpasse, „da muss man innovativ sein und viel Wissen mitbringen“, kommentiert Vlatka. Das quantitative Modelling führe zu einem Prototyp. Dieser wird getestet („rechnet er wirklich, was ich will? Macht das Resultat Sinn? Wie kann ich rapportieren?“) und auf seine Robustheit überprüft. Denn letztlich müsse das Modell ja Tag für Tag funktionieren und den möglichen Profit-and-Loss und eine Risikokennzahl, wie zum Beispiel Value-at-Risk, liefern.
Ziel der Arbeit sei es zu einer soliden Bewertung zu kommen. „Wir machen das mit einer nüchternen Analyse, unsere Betrachtung darf nicht von der Front beeinflusst werden, aber auch nicht zu konservativ sein, denn wir wollen ja nicht die Geschäftsentwicklung verhindern“, sagt Vlatka. Und schliesslich sei ja allen klar, dass Gewinn nur erwirtschaftet werden könne, wenn man gewisse Risiken eingehe – eben “There ain't no Such thing as a free lunch”. Wichtig ist dabei einschätzen zu können welche Risiken und in welcher Höhe von der Axpo getragen werden können. Sind die Risiken gross, müssten aufgrund der quantitativen Analyse und Beurteilung das MB von Axpo Trading oder die KL von Axpo entscheiden, ob man das Geschäft auch wirklich realisieren wolle.
Was hat nun der Geschäftskunde von dem erstklassigen Risikomanagement der Axpo? Dieser profitiert von einem besseren Preisangebot oder von den innovativen Produkten welche Mehrwert für den Kunden generieren. So ist beispielsweise das Produkt namens „Exit-Option“ entstanden. Bei Abschluss eines Stromliefervertrags ist gegen eine Gebühr der frühzeitige Vertragsausstieg möglich, zum Beispiel bei unvorhersehbaren Marktveränderung. Auch das ist Risikomanagement – natürlich eine Exklusivität der Axpo.
Vlatka Komaric macht ihren Job nach einem Mathematikstudium an der ETH Zürich, bei dem sie Gefallen an Statistik und Stochastik fand, jetzt mittlerweile über 10 Jahren. Zuerst für die frühere EGL und heute für Axpo. Zuvor, gleich nach dem Abschluss ihres Studiums, arbeitete sie während fünf Jahren bei der Credit Suisse, im Kredit Risiko Portfoliomanagement.
Den Energiemarkt findet sie besonders spannend – die tägliche Arbeit werde bestimmt von der Front (Händler, Originator) und sei „demanding und challenging“. Dazu gehörten kritisch konstruktive Diskussionen und auch mal ein Streit, der am Schluss beide Seiten vorwärts bringe. Heute seien die Produkte zudem viel komplexer als vor zehn Jahren. Deshalb verändere sich die Arbeit ständig und mache ihr so viel Spass.
Axpo Trading gilt als stark im Risikomanagement. Weshalb das so ist, weiss Vlatka ganz genau: Einerseits sei Axpo stark im Absichern von Risiken, andererseits in der quantitativen Risikobewertung. „Wir sind schnell, wir sind flexibel, wir verstehen was wir machen und können uns rasch anpassen. Und: Wir haben ein grosses Knowhow im Bereich Modelle und Märkte und eine gute Zusammenarbeit!“
Die Liste der Begriffe, welche Risikomanager aus dem Effeff beherrschen, ist lang. Hier ein paar davon, kurz erklärt.
Risiko: Der Begriff Risiko kommt aus dem Griechischen und steht für Klippe/Gefahr. Er wird je nach wissenschaftlicher Disziplin unterschiedlich definiert. Ein Risiko gilt gemeinhin als Unsicherheit bezüglich eines zukünftigen Ereignisses, das im negativen Fall (Gefahr) zu einem Schaden oder Wertverlust führt, oder im positiven Fall (Chance/Opportunität) zu einem Nutzen oder Gewinn.
Risikomanagement ist der planvolle und zukunftsorientierte Umgang mit Risiken. Dabei kann es sich um allgemeine unternehmerische Risiken oder um spezielle finanzielle Risiken handeln. Risikomanagement umfasst in etwa folgende Aufgaben: Identifikation von Risiken (Exposure-Ermittlung), Festlegung einer Strategie für den Umgang mit Risiken, Bewertung/Messen von Risiken, Reporting, Monitoring und Steuerung sowie die Allokation von Risiken.
Stochastik: Ein Teilgebiet der Mathematik, Oberbegriff für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie.
Mark-to-Market: So nennt man den Barwert eines Geschäfts oder Portfolios, er sagt was das Ganze wert ist.
PnL, auch P&L: Profit-and-Loss, der Gewinn und Verlust einer Transaktion oder eine Portfolios. PnL = Wert heute -Wert des Vortages. PnL werden für die Produkte bei Axpo auf täglicher Basis durchgerechnet. Ein PnL Explained bezeichnet einen Bericht, welcher die täglichen Fluktuationen des Wertes eines Portfolio von Handelsgeschäften mit den möglichen Ursachen dafür verbindet.
Value-at- Risk stellt ein spezifisches Risikomass für ein einzelnes Produkt oder für ein aus mehreren Finanzpositionen zusammengesetztes Portfolio dar. Aus dem Risikomass lässt sich ableiten, welcher Maximalverlust innerhalb einer festen Zeitspanne unter einer bestimmten Wahrscheinlichkeit möglich ist. Die Restwahrscheinlichkeit gibt demnach an, wie häufig der Verlust im Durchschnitt höher ausfällt.
Greeks: Die Griechen (Delta, Gamma, Vega, Rho und Theta) sind Kennzahlen welche im zusammenhang mit dem Optionshandel auftreten. Diese messen die Sensitivität gegenüber Preis-, Volatilitäts-, Zins- oder Laufzeitänderungen. Im Stromgeschäft ist vor allem das Delta wichtig, das vereinfacht gesagt eine Kennzahl für die Abhängigkeit von Preisänderungen ist.