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Diploma Thesis from the year 2000 in the subject Business economics - Investment and Finance, grade: 2,0, European University Viadrina Frankfurt (Oder) (unbekannt), course: Quantitative Methoden, insbesondere Statistik, language: English, abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Die vorliegende Arbeit widmet sich dem Controlling des Zinsänderungsrisikos in Banken mit Hilfe des VaR-Konzeptes. Zinsänderungen wirken sich in Form des Margen-Risikos, des Reinvestment-Risikos und des Marktwertrisikos aus. Als Instrument zur Risikomessung und -steuerung in Banken wird seit Beginn der 90er Jahre der Value-at-Risk (VaR) propagiert. Der beeindruckende Vorteil des VaR-Konzeptes liegt darin, daß es einen monetären Maßstab bereitstellt, mit dem verschiedenartige Risiken zusammengeführt und vergleichbar gemacht werden.
Die gängigen VaR-Modelle werden in dieser Arbeit kurz präsentiert und ihre Annahmen erläutert. Weiterhin werden die Annahmen auf ihre Gültigkeit bei der Modellierung von Zinsänderungsrisiken geprüft. Man möchte nicht nur wissen, ob diese Annahmen erfüllt sind, man möchte auch die Aussagefähigkeit von VaR auf etablierten Märkten und Emerging Markets vergleichen.
Um die Performance der VaR-Methoden zu beurteilen, wird in dieser Arbeit ein Backtesting von drei Methoden - Historische Simulation, Monte Carlo Simulation und Methode der Extremwerttheorie - für zwei repräsentative Portfolios durchgeführt. Das erste Portfolio bestand aus einer DM-Bundesanleihe mit 5-jähriger Laufzeit, das zweite war ein Indexportfolio auf der Basis von JP Morgans Emerging Market Bond Index Plus für Rußland.
Dabei zeigen sich deutliche Performance-Unterschiede: Während das Zinsänderungsrisiko der deutschen Anleihe relativ gut durch den VaR abgebildet wurde, erwiesen sich alle drei Methoden als unbrauchbar für den russischen Markt. Um die Ursachen für die Performance-Unterschiede auf beiden Märkten aufzuzeigen, werden die Verteilungseigenschaften beider Zeitreihen analysiert.
Inhaltsverzeichnis:Table of Contents:
1.Introduction4
2.Identification of risk5
2.1Definition of interest rate risk5
2.2Components of a bank's interest rate exposure6
2.3Determinants of the term structure of interest rates12
3.Application of VaR for measurement of interest rate risk12
3.1VaR-definition13
3.2Methods of VaR- calculation15
3.3Consequences of underlying assumptions for risk estimation17
3.3.1Assumption of normal distribution17
3.3.2 Future like past assumption18
4.Specific problems of the interest rate risk estimation with VaR20
4.1Convexity20
4.2Reduced time to maturity and riding-the-yield-curve-effect22
4.3Compound effects of interest rate, exchange rate and credit risks23
4.4Further problems23
5.Empirical study on VaR for developed and emerging markets24
5.1Explorative analysis of distribution characteristics25
5.2Analysis of VaR-performance33
5.2.1Historical simulation34
5.2.2Monte Carlo simulation35
5.2.3Extreme value theory37
5.3Comparison of results39
6.Conclusion43
Appendix44
List of Abbreviations45
List of Tables and Exhibits46
List of References48
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Die vorliegende Arbeit widmet sich dem Controlling des Zinsänderungsrisikos in Banken mit Hilfe des VaR-Konzeptes. Zinsänderungen wirken sich in Form des Margen-Risikos, des Reinvestment-Risikos und des Marktwertrisikos aus. Als Instrument zur Risikomessung und -steuerung in Banken wird seit Beginn der 90er Jahre der Value-at-Risk (VaR) propagiert. Der beeindruckende Vorteil des VaR-Konzeptes liegt darin, daß es einen monetären Maßstab bereitstellt, mit dem verschiedenartige Risiken zusammengeführt und vergleichbar gemacht werden.
Die gängigen VaR-Modelle werden in dieser Arbeit kurz präsentiert und ihre Annahmen erläutert. Weiterhin werden die Annahmen auf ihre Gültigkeit bei der Modellierung von Zinsänderungsrisiken geprüft. Man möchte nicht nur wissen, ob diese Annahmen erfüllt sind, man möchte auch die Aussagefähigkeit von VaR auf etablierten Märkten und Emerging Markets vergleichen.
Um die Performance der VaR-Methoden zu beurteilen, wird in dieser Arbeit ein Backtesting von drei Methoden - Historische Simulation, Monte Carlo Simulation und Methode der Extremwerttheorie - für zwei repräsentative Portfolios durchgeführt. Das erste Portfolio bestand aus einer DM-Bundesanleihe mit 5-jähriger Laufzeit, das zweite war ein Indexportfolio auf der Basis von JP Morgans Emerging Market Bond Index Plus für Rußland.
Dabei zeigen sich deutliche Performance-Unterschiede: Während das Zinsänderungsrisiko der deutschen Anleihe relativ gut durch den VaR abgebildet wurde, erwiesen sich alle drei Methoden als unbrauchbar für den russischen Markt. Um die Ursachen für die Performance-Unterschiede auf beiden Märkten aufzuzeigen, werden die Verteilungseigenschaften beider Zeitreihen analysiert.
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3.Application of VaR for measurement of interest rate risk12
3.1VaR-definition13
3.2Methods of VaR- calculation15
3.3Consequences of underlying assumptions for risk estimation17
3.3.1Assumption of normal distribution17
3.3.2 Future like past assumption18
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4.2Reduced time to maturity and riding-the-yield-curve-effect22
4.3Compound effects of interest rate, exchange rate and credit risks23
4.4Further problems23
5.Empirical study on VaR for developed and emerging markets24
5.1Explorative analysis of distribution characteristics25
5.2Analysis of VaR-performance33
5.2.1Historical simulation34
5.2.2Monte Carlo simulation35
5.2.3Extreme value theory37
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