AAU Studenterprojekter - besøg Aalborg Universitets studenterprojektportal
Et kandidatspeciale fra Aalborg Universitet
Book cover


Risikostyring i Ejendomsbranchen: Fra Teori til Praksis

Oversat titel

Risk Management in the Real Estate Industry: From Theory to Practice

Forfatter

Semester

4. semester

Udgivelsesår

2024

Afleveret

Antal sider

84

Resumé

Dette speciale undersøger, hvordan risikostyringsteori kan omsættes til praktiske værktøjer i ejendomsbranchen, som rummer omkring 20.000 danske virksomheder og spiller en central rolle for både private og institutionelle investorer. Med udgangspunkt i en blandet metode anvendes både en litteraturgennemgang og en spørgeskemaundersøgelse blandt 43 investorer og interessenter. Analysen peger på især makroøkonomiske og operationelle risici som væsentlige, og afdækker et markant hul i strukturerede risikostyringspraksisser. På den baggrund udvikles en konkret risikostyringsmodel i fem trin: fastlæggelse af risikoappetit, identifikation af risici, vurdering via probabilistiske metoder og risikomatricer, valg af håndteringsstrategier samt løbende monitorering. Modellen bygger på etablerede rammer og teorier (Kaplan og Mikes, COSO, Hawawini og Viallet) og ledsages af illustrationer og skabeloner for at lette anvendelsen. Resultaterne understreger, at en systematisk, modelbaseret tilgang kan styrke branchens evne til at identificere, vurdere og håndtere risici på en mere effektiv og brugbar måde.

This thesis examines how risk management theory can be translated into practical tools for the real estate industry, which comprises around 20,000 companies in Denmark and is central to both private and institutional portfolios. Using a mixed-methods approach, the study combines a literature review with a survey of 43 investors and stakeholders. The analysis identifies macroeconomic and operational risks as primary concerns and reveals a notable gap in structured risk management practices. In response, a practical five-step risk management model is developed: defining risk appetite, risk identification, evaluation using probabilistic methods and risk matrices, selection of mitigation strategies, and continuous monitoring. The model is grounded in established frameworks and theories (Kaplan and Mikes, COSO, Hawawini and Viallet) and is supported by illustrations and templates to aid implementation. The findings highlight that a systematic, model-based approach can enhance the industry’s ability to identify, assess, and manage risks in a more effective and usable way.

[Dette resumé er genereret med hjælp fra AI direkte fra projektet (PDF)]