Mathematische Modellierung zur Ermittlung der kurz- und langfristigen Liquiditätsrisiken in Kreditinstituten sowie Entwicklung eines geeigneten Frühwarnsystems

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
  • Zielsetzung
  • Definition des Liquiditätsrisikos
    • Aufsichtsrechtliche Betrachtung des Liquiditätsrisikos
      • Notwendigkeit der Bankenregulierung
      • Bankenregulierung in Deutschland
      • Initiativen zu Liquiditätsrisiken
    • Unterscheidung verschiedener Arten des Liquiditätsrisikos
      • Market Liquidity Risk und Funding Liquidity Risk
      • Dispositive und strukturelle Liquiditätsrisiken
      • Endogenes und exogenes Liquiditätsrisiko
    • Die Wirkung verschiedener Bankrisiken auf das Liquiditätsrisiko
      • Marktrisiko
      • Operationelles Risiko
      • Kreditrisiko
      • Reputationsrisiko
      • Kundenrisiko
  • Extremwerttheorie
    • Benötigte Verteilungen
      • Gumbel-Verteilung
      • Fréchet-Verteilung
      • Weibull-Verteilung
      • Verallgemeinerte Extremwertverteilung
      • Verallgemeinerte Paretoverteilung
    • Konvergenzsätze
    • Peaks-over-Threshold
    • Maximum-Likelihood-Schätzung
      • Beschreibung des Verfahrens
      • Anwendung auf die POT Methode
  • Kennzahlen zur Beschreibung des Liquiditätsrisikos
    • Risikomaße
      • Eigenschaften von Risikomaßen
      • Grundlegende Risikomaße
    • Liquiditätsablaufbilanz
    • Liquidity at Risk
    • Dynamic Liquidity at Risk
    • Liquidity Value at Risk
  • Frühwarnsystem
  • Ergebnisse und Ausblick
• Abkürzungsverzeichnis
• Symbolverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Betriebs- und finanzwirtschaftliche Grundlagen
• Allgemeine mathematische Grundlagen
• Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen
• Grundlegende Verteilungen
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Frühwarnsystems zur Erkennung von Liquiditätsrisiken in Kreditinstituten. Das Hauptziel ist die Schaffung der mathematischen Grundlagen für die Erstellung eines Prototyps, der als Basis für zukünftige Verbesserungen dient. Die Arbeit wurde in Kooperation mit der RC Banken Gruppe verfasst und der Prototyp soll den Liquidity Value at Risk (LVaR) eines Kreditinstituts berechnen.

• Definition und Abgrenzung des Liquiditätsrisikos
• Anwendung der Extremwerttheorie zur Modellierung seltener Ereignisse
• Entwicklung und Anwendung von Kennzahlen zur Quantifizierung des Liquiditätsrisikos
• Erstellung eines Frühwarnsystems auf Basis des LVaR
• Bewertung des Frühwarnsystems und Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungen

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung:

  Die Einleitung führt in die Thematik des Liquiditätsrisikos in Kreditinstituten ein und erläutert die steigende Bedeutung des Risikomanagements. Die globale Finanzkrise 2008 hat deutlich gezeigt, dass sowohl Aufsichtsbehörden als auch Kreditinstitute die Signifikanz von Liquiditätsrisiken unterschätzt haben. Die Arbeit setzt sich zum Ziel, ein Frühwarnsystem zu entwickeln, das Banken dabei unterstützt, Liquiditätsrisiken zu quantifizieren und frühzeitig zu erkennen.

• Definition des Liquiditätsrisikos:

  Dieses Kapitel beleuchtet das Liquiditätsrisiko aus aufsichtsrechtlicher Sicht. Es wird die Notwendigkeit einer Bankenregulierung erläutert und die Geschichte der deutschen Bankenregulierung zusammengefasst. Anschließend werden verschiedene Arten des Liquiditätsrisikos abgegrenzt, um eine gemeinsame Sprache zu schaffen. Abschließend wird die Interdependenz des Liquiditätsrisikos mit anderen Bankrisiken betrachtet.

• Extremwerttheorie:

  Dieses Kapitel stellt wichtige Komponenten der Extremwerttheorie vor, die für die Modellierung seltener Ereignisse relevant sind. Es werden verschiedene Verteilungen, wie die Gumbel-, Fréchet- und Weibull-Verteilung, sowie die verallgemeinerte Extremwertverteilung und die verallgemeinerte Paretoverteilung beschrieben. Darüber hinaus werden Konvergenzsätze der Extremwerttheorie, wie der Satz von Fisher-Tippett und der Satz von Pickands-Balkema-de Haan, erläutert, die für die Anwendung der Peaks-over-Threshold Methode (POT) relevant sind. Abschließend wird die Maximum-Likelihood-Schätzung als ein Verfahren zur Approximation von Parametern in der POT Methode vorgestellt.

• Kennzahlen zur Beschreibung des Liquiditätsrisikos:

  Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Definition und den Eigenschaften von Risikomaßen. Es werden die grundlegenden Risikomaße Value at Risk (VaR) und Expected Shortfall erläutert. Anschließend wird die Liquiditätsablaufbilanz als Grundlage für die Berechnung von Liquiditätsrisikokennzahlen definiert. Die Kennzahlen Liquidity at Risk (LaR), Dynamic Liquidity at Risk (DyLaR) und Liquidity Value at Risk (LVaR) werden hinsichtlich ihrer Berechnungsart, Eigenschaften und Interpretationen beschrieben.

• Frühwarnsystem:

  Dieses Kapitel stellt den Prototyp eines Frühwarnsystems zur Erkennung von Liquiditätsrisiken vor. Es wird die Funktionsweise des Systems anhand von Screenshots und unter Bezugnahme auf die vorangegangenen Kapitel erläutert. Das System basiert auf der Berechnung des LVaR und ermöglicht es Banken, ihre Liquiditätsrisiken verschiedenen Szenarien auszusetzen und frühzeitig vor möglichen Liquiditätsengpässen zu warnen.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen das Liquiditätsrisiko, Risikomanagement, Frühwarnsystem, Extremwerttheorie, Peaks-over-Threshold Methode, Liquidity Value at Risk (LVaR), Liquiditätsablaufbilanz, Bankenregulierung, MaRisk, LiqV, Funding Liquidity Risk, Market Liquidity Risk, Stresstests und Zeitreihenanalyse.