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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Portfoliorisiko

verfasst von : Rafael Weißbach

Erschienen in: Einführung in die Finanzstatistik

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Anwendung finden die Aspekte der beiden vorangegangenen Kapitel in der Forschung zu Finanzmärkten aber insbesondere ein den Stabsabteilungen großer Banken und deren staatlichen Aufsicht. Banken übernehmen die Funktion der Risikoteilung in der Wirtschaft durch die Diversifikation von Risiken in ihrem Portfolio. Nun ist zunächst der Wert eines Portfolios lediglich die Summe der Werte aller Einzelgeschäfte. Aber wie kombiniert man die Verteilungen der Wertentwicklung dieser Geschäfte zu einer Verteilung der Portfoliowertentwicklung? Die Antwort ist für das Marktpreisrisiko des Portfolio relativ einfach. Aber für das Kreditrisiko wird zunächst ein gutes Modell für die Anzahl aller Insolvenzen in einem Zeitintervall benötigt. Für beide Risiken wird die stochastische Abhängigkeit modelliert, wobei auf das Modell der stochastischen Prozesse hier verzichtet wird.

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Vorheriges Kapitel Kreditrisiko
Fußnoten
1
Teilweise wird in der Literatur auch die Differenz Value-at-Risk genannt. Meistens wird dann vereinfachend von einem normalverteilten Verlust ausgegangen und der Erwartungswert als vorher abgezogen angenommen.
 
2
Das Symbol \(\varDelta \) für den Zuwachs wird wie in (3.​22) verwendet, wobei auch schon (5.1) Änderungen verkürzt mit X bezeichnet.
 
3
Auf eine gesonderte Ausweisung der Zeit t als Risikohorizont, etwa mittels Index h wie in Abschn. 3.​3.​1, wird hier wegen des fehlenden Verwechslungspotenzials verzichtet.
 
4
Auf die Kennzeichnung von \(N_t\) und \(Y_t\) mittels einer Tilde zur Abgrenzung von der Definition des Sprungprozesses aus Definition 1.​21 wird hier, anders als bei (4.​25) und (4.​26), verzichtet.
 
5
Auf einzelne Geschäfte eines Schuldners könnte der Risikobeitrag proportional zum Engagement verteilt werden.
 
6
Auswirkungen von Unsicherheit auf die Portfoliobewertung beschreiben übrigens bereits Klein und Bawa (1976) bei der Ermittlung von Portfoliogewichten zur optimalen Portfoliowahl. Die Schätzung der Portfoliogewichte analysieren Okhin und Schmid (2006).
 
7
Wir nennen die Verteilung nun nicht mehr empirisch, weil damit die nichtparametrische Verteilung bezeichnet ist.
 
Literatur
Agresti, A.: Categorical Data Analysis, 2. Aufl. Wiley, Hoboken (2002)CrossRef
Amann, H., Escher, J.: Analysis I, 3. Aufl. Birkhäuser, Basel (2005)MATH
Andersen, P.K., Borgan, Ø., Gill, R.D., Keiding, N.: Statistical Models Based on Counting Processes. Springer, New York (1993)CrossRef
Anderson, T.W.: An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, 3. Aufl. Wiley, New York (2003)
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden, 14. Aufl. Springer, Berlin (2016)CrossRef
Basel Committee on Banking Supervision. International convergence of capital measurement and capital standards – a revised framework. Technical report, Bank for International Settlements, June (2004)
Basler Ausschuss für Bankenaufsicht. Die Neue Baseler Eigenkapitalvereinbarung, Konsultationspapier, Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (Übersetzung Deutsche Bundesbank), April (2003)
Bickel, P.J., Doksum, K.A.: Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, 2. Aufl., Bd. 1. Pearson & Prentice Hall, New Jersey (2007)
Bleymüller, J., Weißbach, R.: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 17. Aufl. Vahlen, München (2015a)CrossRef
Bleymüller, J., Weißbach, R.: Statistische Formeln und Tabellen, 13. Aufl. Vahlen, München (2015b)CrossRef
Bluhm, C., Overbeck, L.: Systematic risk in homogeneous credit portfolios. In: Bol, G. (Hrsg.) Credit Risk; Measurement. Evaluation and Management; Contributions to Economics. Physica, Heidelberg (2003)CrossRef
Bluhm, C., Overbeck, L., Wagner, C.: An Introduction to Credit Risk Modeling. Chapman & Hall, London (2002)CrossRef
Bröker, F.: Quantifizierung von Kreditportfoliorisiken. Knapp, Frankfurt (2000)
Bürgisser, P., Kurth, A., Wagner, A., Wolf, M.: Integrating correlations. Risk Mag. 12(7), 57–60 (1999)
Credit Suisse First Boston (CSFB). CreditRisk+: a credit risk management framework. Technical report, Credit Suisse First Boston (1997)
Crouhy, M., Galai, D., Mark, R.: Comparative analysis of current credit risk models. J. Bank. Finance 24, 59–117 (2000)CrossRef
Duan, J.-C.: Maximum likelihood estimation using price data of the derivative contract. Math. Finance 4, 155–167 (1994)CrossRef
Efron, B.: The Jacknife, the Bootstrap and Other Resampling Plans. SIAM, Philadelphia (1982)CrossRef
Federal Reserve System Task Force on Internal Credit Risk Models (Hrsg.): Credit risk models at major U.S. banking institutions: Current status of the art and implications for assessments of capital adequacy. Technical report, FED, 5/1998
Finger, C.C.: Sticks and Stones. Technical report, RiskMetrics Group publication, New York (1998)
Fleiss, J.L., Levin, B., Paik, M.C.: Statistical Methods for Rates and Proportions. Wiley, Hoboken (2013)MATH
Gordy, M.B.: A comparative anatomy of credit risk models. J. Bank. Finance 24, 119–149 (2000)CrossRef
Gordy, M.B.: A risk-factor foundation for ratings-based capital rules. J. Fin. Intermed. 12(3), 199–232 (2001)CrossRef
Gouriéroux, C., Monfort, A.: Statistics and Econometric Models, Bd. 2. Cambridge University Press, Cambridge (1995b)MATH
Gupton, G.M., Finger, C.C., Bhatia, M.: CreditMetrics. Technical report, J.P. Morgan (1997)
Hougaard, P.: Analysis of Multivariate Survival Data. Springer, New York (2001)MATH
Johnson, N., Kotz, S., Balakrishnan, N.: Continuous Univariate Distributions, Bd. 1. Wiley, New York (1994)MATH
Klein, R., Bawa, V.: The effect of estimation risk on optimal portfolio choice. J. Finance Econ. 3, 215–231 (1976)CrossRef
Kotz, S., Balakrishnan, N., Johnson, N.L.: Continuous Multivariate Distributions, Bd. 1. Wiley, New York (2000)CrossRef
Koyluoglu, H., Stoker, J.: Honour your contribution. Risk Mag. 15(April), 90–94 (2002)
Kurth, A., Tasche, D.: Contributions to credit risk. Risk Mag. 16(March), 84–88 (2003)
Laloux, L., Cizeau, P., Bouchaud, J.-P., Potters, M.: Random matrix theory. J. Risk 12, 69 (1999)MATH
Martin, R., Wilde, T.: Unsystematic credit risk. Risk 15(November), 123–128 (2002)
Martin, R., Thompson, K., Browne, C.: Taking to the saddle. Risk Mag. 14(June), 91–94 (2001)
McNeil, A.J., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Princeton University Press, Princeton (2005)MATH
Neuberger, D.: Mikroökonomik der Bank. Vahlen, München (1998)
Panjer, H.H., Willmot, G.E.: Insurance Risk Models. Society of actuaries, Schaumberg (1992)
Plerou, V., Gopikrishnan, P., Rosenow, B., Amaral, L.A.N., Stanley, H.E.: Universal and non-universal properties of cross-correlations in financial time series. Phys. Rev. Lett. 83, 1471 (1999)CrossRef
Praschnik, J., Hayt, G., Principato, A.: Calculating the contribution. Risk Mag. 2001(October), S25–S27 (2001)
Rinne, H.: Taschenbuch der Statistik. Harri Deutsch, Frankfurt a. M. (2008)MATH
Rosenow, B., Weißbach, R.: Modelling correlations in credit portfolio risk. J. Risk Manage. Financial Inst. 3, 16–30 (2009)
Statistisches Bundesamt: Klassifikation der Wirtschaftszweige – Mit Erläuterungen. Statistisches Bundesamt, Wiesbaden (2008)
Stefanescu, C., Turnbull, B.W.: Likelihood inference for exchangeable binary data with varying cluster sizes. Biometrics 59, 18–24 (2003)MathSciNetCrossRef
Tasche, D.: The single risk factor approach to capital charges in case of correlated loss given default rates. Technical report, Deutsche Bundesbank (2004)
Weißbach, R., Herzog, M.: Schätzung des Kariesbefalls 3–5 jähriger Kinder aus einstufigen Clusterstichproben. Das Gesundheitswesen 71, 121–126 (2009)CrossRef
Weißbach, R., Radloff, L.: Consistency in the negative bionomial regression when the covariate is fixed. Technical report, University of Rostock (2018)
Weißbach, R., von Lieres und Wilkau, C.: Economic capital for non-performing loans. Fin. Markets. Portfolio Mgmt. 24, 67–85 (2010)CrossRef
Weißbach, R., Herzog, M., Menzel, G.: Regionaler Anteil kariesfreier Vorschulkinder – eine cluster-randomisierte Studie in Südhessen. AStA Wirtsch. Sozialstat. Arch. 9, 27–39 (2015)CrossRef
Zhou, G., Donner, A.: Confidence interval estimation of the intraclass correlation coefficient for binary outcome data. Biometrics 60, 807–811 (2004)MathSciNetCrossRef
Metadaten
Titel
Portfoliorisiko
verfasst von
Rafael Weißbach
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Einführung in die Finanzstatistik

Print ISBN: 978-3-662-57639-7

Electronic ISBN: 978-3-662-57640-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-57640-3_5