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Gewinne zu erzielen ohne dabei ein Risiko einzugehen ist praktisch unmöglich! Thema dieses Buches ist es, dieses Risiko zu messen und zu bewerten. Dafür wird ein weitverbreitetes Risikomaß - der Value at Risk - verwendet. In einer einzigen Zahl vermittelt er dem Betrachter die gesamte Information über das vorhandene Risiko. Durch diese einfache Darstellung ist es Risikomanagern möglich den Überblick über den global vernetzten Finanzmarkt und ihre eigenen Produkte zu bewahren. In diesem Buch finden Sie drei mathematisch klar nachzuvollziehende Methoden zum Berechnen des Value at Risk. Der Fokus…mehr

Produktbeschreibung
Gewinne zu erzielen ohne dabei ein Risiko einzugehen ist praktisch unmöglich! Thema dieses Buches ist es, dieses Risiko zu messen und zu bewerten. Dafür wird ein weitverbreitetes Risikomaß - der Value at Risk - verwendet. In einer einzigen Zahl vermittelt er dem Betrachter die gesamte Information über das vorhandene Risiko. Durch diese einfache Darstellung ist es Risikomanagern möglich den Überblick über den global vernetzten Finanzmarkt und ihre eigenen Produkte zu bewahren. In diesem Buch finden Sie drei mathematisch klar nachzuvollziehende Methoden zum Berechnen des Value at Risk. Der Fokus liegt auf dem stochastischen Zugang der Monte-Carlo Simulation. Anschließend wird die Thematik des Value at Risk an einem konkreten Beispiel getestet. Man möchte wissen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Portfolio aus Put-Optionen innerhalb kurzer Zeit große Verluste schreibt. Die Simulationen werden mit Hilfe des Computerprogramms Mathematica durchgeführt. Am Ende werden die erhaltenen Ergebnisse interpretiert und Schlüsse gezogen, welche Parameterkonstellationen gefährliche Szenarien implizieren könnten.
Autorenporträt
Ida Aichinger studierte an der Johannes Kepler Universität in Linz(Austria) Technische Mathematik und Industriemathematik.Seit 2014 forscht sie am CERN (Europäische Organisation für Kernforschung) und schreibt ihre Dissertation im Bereich Vakuumtechnik für Teilchenbeschleuniger. Schwerpunkt der Arbeit liegt ebenso auf Monte-Carlo Simulationen.