Optimierung von Conditional Value-at-Risk - Yanovskaya, Elena
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Das Risikomaß CVaR (Conditional Value-at-Risk), auch als Expected Shortfall bekannt, fand in der letzten Zeit immer mehr Beachtung als eine Alternative zur Varianz oder VaR (Value-at-Risk) im Risikomanagement. Die Suche nach einer optimalen Anlageverteilung in einem Portfolio wird in dieser Arbeit mittels zwei Optimierungsverfahren vorgenommen. Das "Innere-Pinkte-Verfahren" aus der linearen und gemischt ganzzahligen Programmierung wird mit dem Nesterov-Verfahren, welches eine dem CVaR ähnliche Zielfunktion besitzt, verglichen. Als Bespiel wird ein Modell mit den Aktienkursen aus dem DAX aufgebaut und mittels AMPL und MATLAB-Programm berechnet.…mehr

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Produktbeschreibung
Das Risikomaß CVaR (Conditional Value-at-Risk), auch als Expected Shortfall bekannt, fand in der letzten Zeit immer mehr Beachtung als eine Alternative zur Varianz oder VaR (Value-at-Risk) im Risikomanagement. Die Suche nach einer optimalen Anlageverteilung in einem Portfolio wird in dieser Arbeit mittels zwei Optimierungsverfahren vorgenommen. Das "Innere-Pinkte-Verfahren" aus der linearen und gemischt ganzzahligen Programmierung wird mit dem Nesterov-Verfahren, welches eine dem CVaR ähnliche Zielfunktion besitzt, verglichen. Als Bespiel wird ein Modell mit den Aktienkursen aus dem DAX aufgebaut und mittels AMPL und MATLAB-Programm berechnet.
Autorenporträt
Elena Yanovskaya ist als Senior IT-Beraterin im Bankensoftwarehaus PPI AG tätig. Studierte BWL in der Heimatstadt Sankt-Petersburg und anschliessend Wirtschaftsmathematik in Hamburg.