Bachelorarbeit, 2008
56 Seiten, Note: 1,0
1 EINLEITUNG
1.1 PROBLEMSTELLUNG
1.2 AUFBAU UND ABGRENZUNG DER ARBEIT
2 DEFINITION WESENTLICHER BEGRIFFE DES RISIKOMANAGEMENTS
2.1 ERKLÄRUNG DES BEGRIFFS RISIKO
2.2 BESCHREIBUNG DER VERSCHIEDENEN RISIKOKATEGORIEN
2.2.1 Kreditrisiken
2.2.2 Marktrisiken
2.2.3 Operationale Risiken
2.2.4 Liquiditätsrisiko
2.2.5 Weitere Risiken
2.3 STRUKTURIERUNG DES RISIKOMANAGEMENTS
2.3.1 Grundlagen des Risikomanagements
2.3.2 Rechtliche Rahmenbedingungen des Risikomanagements
2.3.3 Aufbau des Risikomanagements (Risikomanagement-Organisation)
2.3.4 Ablauf des Risikomanagements (Risikomanagement-Prozess)
2.3.4.1 Risikoidentifikation
2.3.4.2 Risikoanalyse und -bewertung
2.3.4.3 Risikosteuerung
2.3.4.4 Risikoüberwachung
2.4 ANFORDERUNGEN AN DIE RISIKOQUANTIFIZIERUNG
3 DER VALUE-AT-RISK ALS MAßGRÖßE FÜR DAS RISIKOPOTENTIAL
3.1 ANFORDERUNGEN AN EIN RISIKOMAß
3.2 DARSTELLUNG EINFACHER RISIKOMAßE
3.3 DEFINITION DES VALUE-AT-RISK UND EXPECTED SHORTFALL
3.3.1 Value-at-Risk (VaR)
3.3.2 Expected Shortfall (ES)
3.4 VERGLEICH VON VAR UND ES
4 METHODEN ZUR MESSUNG DES MARKTRISIKOS MIT VAR
4.1 DER VARIANZ-KOVARIANZ-ANSATZ (ANALYTISCHES VERFAHREN)
4.2 DIE HISTORISCHE SIMULATION
4.3 DIE MONTE-CARLO-SIMULATION
4.4 VERGLEICH DER UNTERSCHIEDLICHEN VERFAHREN ZUR VAR-BERECHNUNG
4.5 DARSTELLUNG VON BEISPIELEN ZU DEN EINZELNEN METHODEN
4.5.1 Beispiel zum Varianz-Kovarianz-Ansatz
4.5.2 Beispiel zur historischen Simulation
4.5.3 Beispiel zur Monte-Carlo-Simulation
5 KONTROLLE DER QUALITÄT DES VALUE-AT-RISK MODELLS
5.1 ÜBERPRÜFUNG DER PROGNOSEGÜTE MITTELS BACKTESTING-VERFAHREN
5.2 BESTIMMUNG VON POTENTIELLEN VERLUSTEN UNTER ABNORMALEN MARKT- BEDINGUNGEN MITTELS STRESSTESTS
6 FAZIT
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung des Value-at-Risk-Konzepts im Risikomanagement von Kreditinstituten, insbesondere im Kontext der Steuerung von Marktrisiken. Ziel ist es, die Eignung des VaR kritisch zu hinterfragen und die methodischen Voraussetzungen sowie Limitationen dieses Risikomaßes im Vergleich zum Expected Shortfall aufzuzeigen.
4.1 Der Varianz-Kovarianz-Ansatz (analytisches Verfahren)
Der Varianz-Kovarianz-Ansatz ist ein analytisches Verfahren, welches zur Berechnung des VaR die Standardnormalverteilung (Normalverteilung mit µ = 0 und σ = 1) verwendet. Der VaR in den einzelnen Risikofaktoren wird dabei über die geschätzten Volatilitäten und Erwartungswerte der Risikofaktoren ermittelt und über die Korrelationskoeffizienten auf Portfolioebene aggregiert. Da bei diesem Ansatz die Wertänderungen normalverteilt sind, kann der VaR als Vielfaches der Standardabweichung bestimmt werden (siehe Abb. 8). Die benötigten Volatilitäten bzw. Korrelationen können aus historischen Zeitreihen ermittelt oder von externen Anbietern (zB Risk Metrics) ins System eingespielt werden.
Ein Vorteil dieser Methode ist, dass sie einfach und schnell umzusetzen bzw. auch leicht kommunizierbar und verständlich aufgebaut ist. Schätzwerte für den VaR können ohne größeren Aufwand generiert werden, eine Neubewertung des gesamten Portfolios ist bei Änderungen im Portfolio nicht notwendig. Weiters werden durch die Berücksichtigung der Korrelation zwischen den Positionen Diversifikationseffekte miteinbezogen.
Wünschenswert wäre es allerdings, alle relevanten Risikofaktoren bei der Implementierung des Varianz-Kovarianz-Ansatzes zu berücksichtigen. Dies ist aber aufgrund der großen Anzahl der dadurch benötigten Risikofaktoren nicht möglich, ansonsten wird dieses Verfahren unpraktikabel. Aus diesem Grund werden nur die wichtigsten Risikofaktoren einbezogen, dies beinhaltet jedoch die Gefahr, dass verschiedene Risikofaktoren, die den VaR maßgeblich beeinflussen, womöglich nicht berücksichtigt werden.
Ein weiterer Kritikpunkt dieser Methode ist die für die Wertänderungen unterstellte Normalverteilungsannahme, da die meisten Kursverteilungen in den Rändern der Verteilung größere Werte abbilden als durch die Normalverteilung (siehe Abb. 8) unterstellt. Damit treten große Verluste mit einer höheren Wahrscheinlichkeit auf als der VaR impliziert, d.h. der VaR wird systematisch unterschätzt. Weiters geht die Normalverteilung von einer symmetrischen Verteilung aus, in der Praxis kommen jedoch häufige schiefe Verteilungen (siehe Abb. 11) vor. Auch diese Abweichung kann zu einer Fehleinschätzung des VaR führen.
1 EINLEITUNG: Darstellung der Problemstellung hinsichtlich steigender Finanzrisiken und der Relevanz des Value-at-Risk-Konzepts sowie der Zielsetzung dieser Arbeit.
2 DEFINITION WESENTLICHER BEGRIFFE DES RISIKOMANAGEMENTS: Klärung grundlegender Risikobegriffe, Klassifizierung von Risikokategorien und Beschreibung der Struktur und Prozesse des Risikomanagements.
3 DER VALUE-AT-RISK ALS MAßGRÖßE FÜR DAS RISIKOPOTENTIAL: Erläuterung der Anforderungen an Risikomaße, Definition von VaR und Expected Shortfall sowie ein direkter Vergleich beider Instrumente.
4 METHODEN ZUR MESSUNG DES MARKTRISIKOS MIT VAR: Detaillierte Beschreibung der analytischen und simulativen Messverfahren inklusive konkreter Anwendungsbeispiele.
5 KONTROLLE DER QUALITÄT DES VALUE-AT-RISK MODELLS: Untersuchung der Modellqualität durch Backtesting-Verfahren und ergänzende Stresstests zur Erfassung extremer Marktsituationen.
6 FAZIT: Kritische Würdigung des VaR-Konzepts und Ausblick auf die Notwendigkeit einer gelebten Risikokultur in Unternehmen.
Risikomanagement, Value-at-Risk, Marktrisiko, Expected Shortfall, Risikoquantifizierung, Varianz-Kovarianz-Ansatz, Historische Simulation, Monte-Carlo-Simulation, Backtesting, Stresstest, Risikokultur, Eigenkapital, Finanzrisiken, Portfoliooptimierung, Kreditinstitute.
Die Arbeit behandelt das Risikomanagement in Unternehmen, insbesondere in Kreditinstituten, und fokussiert sich auf die Messung und Steuerung von Marktrisiken mittels quantitativer Verfahren.
Die Arbeit umfasst die Risikodefinition, die Strukturierung von Risikomanagement-Prozessen, die mathematische Messung durch den Value-at-Risk (VaR) und die Qualitätssicherung durch Stresstests.
Ziel ist die kritische Analyse des Value-at-Risk als Instrument zur Steuerung der Gesamtrisikoposition und der Vergleich mit alternativen Risikomaßen wie dem Expected Shortfall.
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse sowie der mathematischen Darstellung und praktischen exemplarischen Berechnung von Methoden zur VaR-Ermittlung.
Der Hauptteil erörtert die theoretischen Grundlagen, Anforderungen an Risikomaße, spezifische Berechnungsmethoden (Varianz-Kovarianz, Historische Simulation, Monte-Carlo) und Validierungsverfahren.
Kernbegriffe sind Value-at-Risk, Marktrisiko, Risikomanagement, Risikokultur, Backtesting, Stresstest und Expected Shortfall.
Seine Etablierung ist primär auf die aufsichtsrechtliche Anerkennung im Basel II-Rahmenwerk sowie auf die bestehende IT-Infrastruktur zurückzuführen.
Stresstests dienen dazu, Auswirkungen extremer Marktsituationen zu untersuchen, die von statistischen VaR-Modellen, die auf Normalverteilungsannahmen basieren, nicht ausreichend abgedeckt werden.
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