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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Einleitung

Zusammenfassung
Die Quantifizierung und die Steuerung von Risiken gehören seit jeher zu den Kernkompetenzen von Finanzinstituten. Nach einigen spektakulären Verlusten anfangs der 90er Jahre,1 die auf ungenügendes Management von finanziellen Risiken zurückzuführen waren, ist das Risikomanagement aber regelrecht revolutioniert worden. Dabei hat sich ein Konzept durchgesetzt, das einfach zu interpretieren ist und als Value at Risk (VaR) bezeichnet wird. Dieses Konzept basiert auf finanzmarkttheoretischen Modellen und statistischen Verfahren und trägt der zunehmend komplexeren und volatileren Finanzwelt Rechnung. Der VaR beschreibt die Höhe eines Verlustes, die mit einer bestimmten Sicherheit während einer festgelegten Zeitperiode (Haltedauer) nicht überschritten wird.
Mark Neukomm

Erster Teil. Ermittlung von Marktpreisrisiken unter besonderer Berücksichtigung von Hochfrequenzdaten

Zusammenfassung
Im ersten Teil dieser Arbeit steht die Beschreibung der Risikoquantifizierung mittels Value at Risk (VaR) unter besonderer Berücksichtigung von Hochfrequenzdaten im Vordergrund. Dazu wird der VaR als Risikomass erläutert und in Verbindung mit Datenreihen, bestehend aus Transaktionsdaten von zentralisierten oder dezentralisierten Handelsplätzen, gebracht. Zeitreihenmodelle stellen eine wichtige Grundlage bei der Ermittlung von VaR-Werten für eine grosse Vielzahl von unterschiedlichen Frequenzen dar. Deshalb werden gängige Rendite-und Volatilitätsmodelle im Rahmen von Zeitreihenverfahren dargestellt, die innerhalb der Risikoquantifizierung eine zentrale Rolle spielen. Die Beschreibung von VaR-Modellen schliesst den theoretischen ersten Teil ab.
Mark Neukomm

Zweiter Teil. Empirische Analyse von Hochfrequenzdaten im Hinblick auf die Value at Risk-Berechnung

Zusammenfassung
Nach den theoretischen Ausführungen des ersten Teils sollen die Tick-by-Tick-Daten von ausgewählten Aktien aufbereitet und untersucht werden. Dazu werden typische Merkmale von Zeitreihen bestehend aus Aktienrenditen und Varianzen für unterschiedliche Frequenzen analysiert, um diese anschliessend besser modellieren und deren Verteilungen prognostizieren zu können.
Mark Neukomm

Dritter Teil. Berechnung und kritische Analyse von Value at Risk-Werten mit unterschiedlichen Intervalllängen

Zusammenfassung
Die theoretischen Ausführungen des ersten Teils in Kombination mit den Analysen von Daten unterschiedlicher Frequenzen stellen die Grundlage für die VaR-Berechnungen des dritten Teils dar. Im ersten Kapitel werden, wie in den meisten Finanzinstituten institutionalisiert, VaR-Werte mit einer Haltedauer von einem Handelstag berechnet. Für diese Berechnungen werden aber nicht nur Renditen mit einer Intervalllänge von einem Handelstag, sondern auch Renditen mit höheren Frequenzen verwendet. Das anschliessende Backtesting gibt Auskunft, welche Modelle resp. welche Daten für diese Haltedauer am besten geeignet sind.
Mark Neukomm

Backmatter

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