TriRisk-Watch - Visualisierung des Value-at-Risk eines Aktienportfolios

Inhaltsverzeichnis

1 Risikometrie

1.1 Risiko

1.2 Marktrisiken

2 Theoretischer Teil

2.1 Definition des Value-at-Risk

2.2 Statistische Schätzung des Risikomasses

2.3 Bewertung von Finanzinstrumenten mittels Risikofaktoren

2.4 Parametrisches Verfahren zur Schätzung des Portfolioverlustes

3 Empirischer Teil

3.1 Trigonometrie der Korrelationen

3.2 Triangulierung des Value-at-Risk

3.3 TriRisk-Watch des Aktienportfolios

4 Eigenschaften des Risikomasses

4.1 Analytische Eigenschaften

4.2 Geometrische Eigenschaften

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, die Risiken eines Aktienportfolios mithilfe des Value-at-Risk-Konzepts zu analysieren und ein visuelles Instrument, die sogenannte TriRisk-Watch (Risikouhr), zu entwickeln. Dabei wird ein parametrischer Ansatz verfolgt, der es ermöglicht, komplexe Risikozusammenhänge durch die Anwendung von Trigonometrie und Portfoliogeometrie anschaulich abzubilden und für den Risikomanager operationalisierbar zu machen.

• Grundlagen der Risikometrie und Marktrisiken
• Statistische Schätzung und Modellierung von Value-at-Risk
• Methodik der Triangulierung zur Visualisierung von Portfolio-Risiken
• Analyse von Diversifikationseffekten im Aktienportfolio
• Bewertung analytischer und geometrischer Eigenschaften des Risikomasses

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Risikometrie: Dieses Kapitel führt in den Risikobegriff ein und definiert Marktrisiken als Gefahr einer negativen Abweichung von einem Referenzwert.

2 Theoretischer Teil: Hier wird der Value-at-Risk als statistisches Mass zur Quantifizierung von Marktrisiken formal definiert und die methodischen Grundlagen für dessen Schätzung sowie die Bewertung von Finanzinstrumenten gelegt.

3 Empirischer Teil: Dieses Kapitel wendet die theoretischen Grundlagen auf ein konkretes SMI-Aktienportfolio an und nutzt trigonometrische Verfahren zur Visualisierung der Risikostruktur durch eine Risikouhr.

4 Eigenschaften des Risikomasses: Der letzte Teil kritisiert die getroffenen Modellannahmen wie Normalverteilung und Linearität und reflektiert die Leistungsfähigkeit des entwickelten visuellen Instruments für die Risikopraxis.

Schlüsselwörter

Risikometrie, Value-at-Risk, Marktrisiko, Portfolioanalyse, Kovarianzmethode, Trigonometrie, TriRisk-Watch, Triangulierung, Korrelation, Diversifikation, Risikomanagement, Finanzinstrumente, Normalverteilung, Volatilität, Delta-Sensitivität.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der systematischen Analyse und Visualisierung von Risiken eines aus Schweizer Aktien bestehenden Portfolios mittels des Value-at-Risk-Konzepts.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Felder sind die theoretische Fundierung des Risikobegriffs, die statistische Schätzung von Risikomassen und deren geometrische Darstellung zur Unterstützung der praktischen Risikosteuerung.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das primäre Ziel ist die Entwicklung und Anwendung der „TriRisk-Watch“ (Risikouhr), eines visuellen Analyseinstruments, das Risiken und Diversifikationseffekte innerhalb eines Portfolios grafisch sichtbar macht.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein parametrischer Ansatz der Kovarianzmethode genutzt, der durch trigonometrische Methoden und den Kosinussatz ergänzt wird, um Portfolio-Risiken als geometrische Strukturen abzubilden.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil umfasst die formale Definition des Value-at-Risk, die statistische Modellierung von Risikofaktoren und die praktische Triangulierung zur Konstruktion des Risikomodells für ein SMI-Portfolio.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den wichtigsten Begriffen gehören Value-at-Risk, Portfolio-Risiko, Kovarianz, Triangulierung, Risikouhr, Korrelation und Marktrisiken.

Wie unterscheidet sich die TriRisk-Watch von herkömmlichen Risikomodellen?

Im Gegensatz zu rein numerischen Modellen übersetzt die TriRisk-Watch mathematische Kennzahlen in eine intuitive, geometrische Darstellung, die es dem Risikomanager erlaubt, Risikopositionen auf einen Blick zu erfassen.

Welche Rolle spielt die Normalverteilungsannahme in dieser Untersuchung?

Die Normalverteilungsannahme bildet die Grundlage für die mathematische Vereinfachung bei der Portfolio-Aggregation mittels der Kovarianzmatrix, wird jedoch im Fazit hinsichtlich ihrer praktischen Grenzen kritisch diskutiert.