De stijgende gasprijs, Murphy en toeval

Recentelijk zijn de gasprijzen fors gestegen als gevolg van verschillende incidentele en structurele factoren. Gas dient nog steeds veelvuldig als grondstof voor elektriciteit en daardoor stijgen die prijzen ook. En daarmee veel andere prijzen die zwaar op energie leunen.

Ook huishoudens zullen in sommige gevallen geconfronteerd worden met flinke prijsstijgingen, zeker als de lopende contracten gebaseerd zijn op korte termijn tarieven.

Dit roept natuurlijk allerlei vragen op: was dit te voorzien, had ik er wat aan kunnen doen, kan ik er nu nog wat aan doen en moet de overheid inspringen om bedrijven en particulieren te redden?

Een brandend huis verzekeren
Met het gevaar om over rookmelders te praten als het huis al brand is het wel goed om al na te denken over hoe je met een risico als dit om moet gaan. Daarvoor beginnen we met het op één na bekendste boek van Nicholas Nassim Taleb. Dus niet ‘The Black Swan’, maar ‘Fooled by Randomness’, in het Nederlands, ‘Misleid door toeval’.

In dit boek ligt de nadruk op het gegeven dat mensen de wereld blijven zien als voorspelbaar in plaats van een reeks van willekeurige gebeurtenissen die het wat hem betreft is. Achteraf is altijd alles verklaarbaar (economie start weer op, koud voorjaar, onvoldoende gasvoorraden aangelegd, Russische gasleiding nog niet in productie, dus prijsstijging gas). Maar vóóraf is dat blijkbaar allemaal niet zo duidelijk, anders was de verrassing niet zo groot.

Veel mensen leven in gedachten in een wereld waar alles ‘normaal verdeeld’ is: soms zit het mee en soms zit het tegen en zo middelt zich dat allemaal uit. Zo wordt vaak ook gekeken naar financiële waarden zoals rentes, beurskoersen, valuta koersen en grondstofprijzen: ze dalen wat, ze stijgen wat, maar over de lange termijn tenderen ze naar een gemiddelde.

Weinig reden om je daar voor in te dekken, zo lijkt het. De praktijk leert echter anders. Veel koersontwikkelingen zijn helemaal niet normaal verdeeld maar kennen veel extremere uitslagen dan je op basis van een normaal verdeling zou kunnen verwachten. Wanneer is iets normaal verdeeld en wanneer niet?

Een makkelijk voorbeeld dat Taleb geeft van een normale verdeling is de lengte van mensen: neem van 1000 willekeurig geselecteerde mensen de lengte en neem daarvan het gemiddelde en de standaarddeviatie. Voeg nu aan deze groep de langste mens toe die nu leeft of zelfs ooit geleefd heeft en je zal zien dat zowel het gemiddelde als de standaarddeviatie nauwelijks in beweging komt. Een willekeurige 1000 mensen is voldoende basis om vast te stellen dat lengte normaal verdeeld is.

Doe hetzelfde nu met inkomen: neem van 1000 willekeurig geselecteerde mensen het inkomen en bepaal daarvan het gemiddelde en de standaarddeviatie. Voeg aan deze groep de rijkste mens van nu toe en je ziet dat het gemiddelde én de standaarddeviatie fors verschuiven. Inkomen is dús niet normaal verdeeld. Dat is de reden dat we hebben leren omgaan met ‘de modus’ van het inkomen (het modale inkomen) voor ‘inkomensplaatjes’ en dat het zinloos is voor inkomenspolitiek om te werken met het gemiddelde inkomen. Het inkomen heeft een vorm die snel stijgt en heel langzaam naar rechts uitwaaiert. En zo gaat het met veel meer zaken dan velen van ons (lijken te) denken.

Eind jaren 90 werd nog aangeleerd, dat je voor een goede risico inschatting van financiële instrumenten kon volstaan met een Value at Risk (VaR) of Earnings at Risk berekening: als je veronderstelt dat de dagrendementen normaal verdeeld zijn kan je uitspraken doen over de kans dat een positie je meer dan X gaat kosten of opbrengen. De optieprijs berekening van Black & Scholes is hierop gebaseerd. Scholes heeft hiervoor zelfs de Nobelprijs voor de Economie voor gekregen (in 1997).

Misleid door toeval
Ondertussen is echter gebleken dat met name in de staarten (fat tails) die theorie niet opgaat. Het model werkt onvoldoende voor de extremiteiten die zich soms voordoen. En een model dat niet werkt als het er écht op aankomt is als een stormkering die niet effectief is boven windkracht 10; onvoldoende.

Zeer frappant is dan ook dat het hedge fund van Scholes (LTCM) in 1998 failliet is gegaan na een verlies van USD 4.6 miljard in vier maanden tijd vanwege de extreme marktomstandigheden als gevolg van crises is Azië en Rusland. Inderdaad, een jaar na zijn Nobelprijs voor het model deed dat model hem de das om.

Een beter voorbeeld dan dat zou er haast niet kunnen zijn, toch blijven bedrijven risico lopen op risico’s die zich niet laten voorspellen en niet laten vangen in een normaal verdeling. Die bedrijven worden toch nog ‘misleid door toeval’. Particulieren overigens ook: er zijn veel mensen die energie en hypotheek rentes afsluiten tegen variabele prijzen. Vaak goedkoper, soms funest.

Oplossingen
VaR alleen is onvoldoende gebleken voor het berekenen van veel risico’s. Het is al een stuk beter te werken met ‘Expected Shortfall’, dat aangeeft wat je kan verwachten te verliezen áls je door de (95%) grens gaat. Werken met scenario’s, stress testing, Monte Carlo simulaties en betere verdelingen dan ‘normaal’, zoals Lognormaal kunnen hierin helpen.

Klinkt dat allemaal ‘veel te moeilijk’? Dan is de beste oplossing: loop dit risico niet: dek je in voor risico’s waarvan je de consequenties onvoldoende kan overzien en meten, zowel als bedrijf maar ook als privé persoon.

Mooi verdiend?
‘Maar ik heb met mijn methode van het openlaten van dit risico altijd mooi verdiend’ is een veel gebruikt argument. Voor een risk manager is dat vergelijkbaar met het argument geen brandverzekering op je huis te nemen. Jarenlang kan je dan op feesten en partijen zeggen dat je weer een paar honderd euro verdiend hebt met het openlaten van dit risico. Toch voelen veel mensen bij dit risico wel op hun klompen aan dat dit geen verstandig besluit is en dat één verkeerde dag meer schade brengt dan 50 jaar premie ‘besparen’ kan goedmaken. En dat het mooi verdiende geld meer geluk dan wijsheid is. Waarom lopen we vergelijkbare risico’s dan nog steeds op andere plekken?

Advies
Als deze risicomanagers dan toch een advies zouden mogen geven, dan zouden we willen adviseren om naast het heroverwegen om geld te ‘verdienen’ door niet normaal verdeelde risico’s niet af te sluiten nog naar een andere expert te luisteren. Kapitein bij de Amerikaanse luchtmacht Edward Murphy: ‘If there are two or more ways of doing something, and one of them can lead to catastrophe, then someone will do it that way.’

Later kernachtig samengevat als het aforisme ‘If anything can go wrong, it will.’

Kort en goed zal het advies van een riskmanager altijd zijn: “Dek je in voor risico’s waarvan je de consequenties onvoldoende kunt meten en overzien”.

Auteurs
Rob van Erp 
Universitair Docent, trainer en Chief Risk Officer bij Stedin

Wim Pauw 
Universitair Docent, trainer, adviseur en partner bij Gilde van Adviseurs