Sowohl @Risk als auch Crystal Ball unterstützen standardmäßig die Nutzung von Korrelationen zwischen den erfassten Wahrscheinlichkeitsverteilungen beliebiger Verteilungstypen. Wie schon angesprochen können jedoch bei Crystal Ball nur Korrelationen zwischen mittels Pop-Ups erfassten (und nicht durch Verwendung einer CB-Excel-Funktion erzeugten) Wahrscheinlichkeitsverteilung definiert werden.
Ein je nach Anwendungsfall möglicherweise gravierender Nachteil von RiskKit ist, dass Korrelationen nicht zwischen beliebigen Verteilungen definiert werden können. Theoretisch sollte auf Korrelationen eigentlich auch weitestgehend verzichtet werden, denn Korrelationen sind streng genommen Ergebnisse eines Modells und keine Inputgrößen. Inhaltlich bedeuten Korrelationen, dass zwischen den Verteilungen ein (stochastischer) Zusammenhang besteht, der darauf zurückzuführen ist, dass diese durch einen (oder mehrere) gemeinsamen Faktoren beeinflusst werden. Es ist dann besser, diese Einflussfaktoren und ihre Auswirkungen auf die Verteilungen (Risiken) direkt zu modellieren (sog. Risikofaktorenansatz).[1] Gerade, wenn aber die ersten (schnellen) Schritte im Risikomanagement gemacht werden sollen, möchte man das Modell aber oft einfach halten und bevorzugt bewusst das gröbere Vorgehen mit Korrelationen. Ein Grund kann sein, dass bspw. die dahinterliegenden Einflussfaktoren oder deren Auswirkungen auf die Risiken nicht genau bekannt sind.
Beispiele für Risikoaggregationen
Beispielhafte Darstellungen der Risikoaggregation mit Excel-AddIns finden sich bei den Beiträgen von Gleißner/Wolfrum, "Szenario-Analyse und Simulation: ein Fallbeispiel mit Excel und Crystal Ball" sowie von Bohmfalk, "Stochastische Szenarioanalyse: Einsatzmöglichkeiten für die Unternehmensplanung" im vorliegenden Band.
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