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Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,8, Duale Hochschule Baden-Württemberg, Villingen-Schwenningen, früher: Berufsakademie Villingen-Schwenningen (Wirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung: In the financial universe, risk and return are two sides of the same coin. Stellt man dieser Aussage die aktuelle Lage der Finanzdienstleister gegenüber, wird deutlich, welch enorme Bedeutung das Risikomanagement und damit auch die Modelle zur Messung des Value at Risk einnehmen. Daher befasst sich die vorliegende Arbeit mit den Grundlagen zur Ermittlung des Value at Risk, der Anwendung der Risikoanalysemodelle auf ein aus Aktien bestehendes Portfolio, deren kritische Würdigung und der Vorstellung einer Auswahl an Optimierungsmöglichkeiten. Es soll ausdrücklich darauf hingewiesen werden, dass das Musterportfolio nur hinsichtlich der Berechnung des Value at Risk im Rahmen der Betrachtung der Risikoanalysemodelle zur Anwendung kommt.
Der Aufbau der Arbeit wird nachfolgend beschrieben. In Kapitel 1 wird die Entwicklung an den Finanzmärkten und bestimmten Regelungswerken aufgezeigt, die zur Notwendigkeit der Quantifizierung der Marktpreisrisiken führten. Im 2. Kapitel werden die Begriffe Marktpreisrisiko und Market-to-Market Bewertung definitorisch abgegrenzt, sowie der Random Walk als Modell für Marktpreisänderungen und das den Berechnungen zugrunde liegende Portfolio dargestellt. Das 3. Kapitel definiert den Value at Risk als Begriff und in mathematischer Schreibweise. In Kapitel 4 werden im Rahmen der mathematischen Grundlagen die Momentmethode, Korrelation/Kovarianz sowie die Normal- und Standardnormalverteilung aufgezeigt. Die Definitionen und Anwendungen der Risikoanalysemodelle Varianz-Kovarianz-Modell, Historische Simulation und Monte Carlo Simulation findet man in Kapitel 5 wieder. Die kritische Würdigung der Risikoanalysemodelle und ein exemplarisches Back-Testing folgen in Kapitel 6.Die Lösungsansätze zur Optimierung der Modelle werden im 7. Kapitel behandelt, wobei zuerst auf alternative theoretische Verteilungen zur Normalverteilung eingegangen wird. Dem schließt sich die Approximation der Normalverteilung durch Elimination von Ausreißern an. Abgerundet wird das Kapitel durch die Modellierung der Volatilität. Den Schlussteil bildet das Fazit in Kapitel 8, in dem die Relevanz des Value at Risk und der Risikomodelle noch einmal unterstrichen wird.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
0.Einleitung1
1.Notwendigkeit zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken2 7
1.1Entwicklung des Derivatehandels 2 3
1.2Aufsichtsrechtliche Reglungen hinsichtlich der Begrenzung von Marktpreisrisiken3 7
1.2.1Gesetzliche Grundlagen3 5
1.2.2Anforderungen an die internen Risikomodelle5 7
2.Begriffsabgrenzungen7 11
2.1Marktpreisrisiko7 9
2.2Market-to-Market Bewertung 9
2.3Der Random Walk als Modell für Marktpreisänderungen9 10
2.4Das Portfolio10 11
3.Der Value at Risk11 13
3.1Begriffliche Definition11 12
3.2Mathematische Definition12 13
4.Mathematische Grundlagen13 18
4.1Momentmethode13 16
4.1.1Lageparameter14 15
4.1.2Streuungsparameter15 16
4.1.3Schiefeparameter16
4.1.4Stauchungsparameter16
4.2Korrelation und Kovarianz17
4.3Normal- und Standardnormalverteilung17 18
5.Definition und Anwendung der Modelle der Risikoanalyse auf das Portfolio18 31
5.1Varianz-Kovarianz-Modell19 24
5.2Historische Simulation 24 26
5.3Monte Carlo Simulation26 30
5.4Exemplarisches Back-Testing 31
6.Kritische Würdigung der Risikoanalysemodelle31 34
6.1Varianz-Kovarianz-Modell31 32
6.2Historische Simulation33
6.3Monte Carlo Simulation34
7.Lösungsansätze zur Optimierung der Modelle35 ...
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Der Aufbau der Arbeit wird nachfolgend beschrieben. In Kapitel 1 wird die Entwicklung an den Finanzmärkten und bestimmten Regelungswerken aufgezeigt, die zur Notwendigkeit der Quantifizierung der Marktpreisrisiken führten. Im 2. Kapitel werden die Begriffe Marktpreisrisiko und Market-to-Market Bewertung definitorisch abgegrenzt, sowie der Random Walk als Modell für Marktpreisänderungen und das den Berechnungen zugrunde liegende Portfolio dargestellt. Das 3. Kapitel definiert den Value at Risk als Begriff und in mathematischer Schreibweise. In Kapitel 4 werden im Rahmen der mathematischen Grundlagen die Momentmethode, Korrelation/Kovarianz sowie die Normal- und Standardnormalverteilung aufgezeigt. Die Definitionen und Anwendungen der Risikoanalysemodelle Varianz-Kovarianz-Modell, Historische Simulation und Monte Carlo Simulation findet man in Kapitel 5 wieder. Die kritische Würdigung der Risikoanalysemodelle und ein exemplarisches Back-Testing folgen in Kapitel 6.Die Lösungsansätze zur Optimierung der Modelle werden im 7. Kapitel behandelt, wobei zuerst auf alternative theoretische Verteilungen zur Normalverteilung eingegangen wird. Dem schließt sich die Approximation der Normalverteilung durch Elimination von Ausreißern an. Abgerundet wird das Kapitel durch die Modellierung der Volatilität. Den Schlussteil bildet das Fazit in Kapitel 8, in dem die Relevanz des Value at Risk und der Risikomodelle noch einmal unterstrichen wird.
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0.Einleitung1
1.Notwendigkeit zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken2 7
1.1Entwicklung des Derivatehandels 2 3
1.2Aufsichtsrechtliche Reglungen hinsichtlich der Begrenzung von Marktpreisrisiken3 7
1.2.1Gesetzliche Grundlagen3 5
1.2.2Anforderungen an die internen Risikomodelle5 7
2.Begriffsabgrenzungen7 11
2.1Marktpreisrisiko7 9
2.2Market-to-Market Bewertung 9
2.3Der Random Walk als Modell für Marktpreisänderungen9 10
2.4Das Portfolio10 11
3.Der Value at Risk11 13
3.1Begriffliche Definition11 12
3.2Mathematische Definition12 13
4.Mathematische Grundlagen13 18
4.1Momentmethode13 16
4.1.1Lageparameter14 15
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4.1.3Schiefeparameter16
4.1.4Stauchungsparameter16
4.2Korrelation und Kovarianz17
4.3Normal- und Standardnormalverteilung17 18
5.Definition und Anwendung der Modelle der Risikoanalyse auf das Portfolio18 31
5.1Varianz-Kovarianz-Modell19 24
5.2Historische Simulation 24 26
5.3Monte Carlo Simulation26 30
5.4Exemplarisches Back-Testing 31
6.Kritische Würdigung der Risikoanalysemodelle31 34
6.1Varianz-Kovarianz-Modell31 32
6.2Historische Simulation33
6.3Monte Carlo Simulation34
7.Lösungsansätze zur Optimierung der Modelle35 ...
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