Risikovorhersage

Risikovorhersage bezeichnet die Schätzung der Wahrscheinlichkeit und der möglichen Auswirkung zukünftiger Risikoereignisse auf Basis historischer Daten, statistischer Modelle und fachlicher Expertise. Im Gegensatz zur reinen Risikobewertung konzentriert sie sich stärker auf die Vorhersage künftiger Ereignisse und deren zeitliche Entwicklung. Typische Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Punkt- oder Intervallvorhersagen sowie Szenarien, die als Grundlage für Entscheidungen dienen.

Methoden reichen von klassischen statistischen Verfahren wie Zeitreihenanalyse, Regressionsmodellen und probabilistischen Ansätzen bis zu modernen Methoden des maschinellen Lernens. Bayesianische Modelle, Kalman- oder Particle-Filter, ARIMA-Modelle und Ensemble-Ansätze werden häufig eingesetzt. In vielen Bereichen kommen auch Szenarioanalysen, Risikoflows und Stress-Tests zum Einsatz, um Unsicherheiten abzubilden.

Risikovorhersagen finden Anwendung in Finanzwesen, Gesundheitsversorgung, Umwelt- und Klimaforschung, Infrastrukturplanung, Fertigung und Sicherheitsanalysen. Beispiele sind Kredit- oder Marktrisiken in Banken, prognostizierte Ausfallwahrscheinlichkeiten von Anlagen, Wetter- oder Hochwasserrisiken, sowie prognostizierte Ausfallzeiten von Anlagen. Die Ergebnisse unterstützen Priorisierung, Ressourcenplanung und Notfallmaßnahmen.

Zentrale Herausforderungen sind die Qualität der Eingabedaten, das Modellrisiko und Unsicherheit in den Annahmen. Modelle können fehlerhaft kalibriert sein oder Overfitting erleiden und ihre Gültigkeit außerhalb des Trainingszeitraums verlieren. Die Interpretation der Vorhersagen, Transparenz der Modelle und Datenschutzaspekte spielen ebenfalls eine Rolle.

Risikovorhersagen sind integraler Bestandteil des Risikomanagements nach Standards wie ISO 31000 und arbeiten oft mit Monitoring- und Entscheidungsprozessen zusammen. Sie dienen als Entscheidungsgrundlage für Investitionen, Präventionsmaßnahmen und Notfallpläne.