Bachelorarbeit, 2018
48 Seiten, Note: 1,0
1 Einleitung
1.1 Risikomanagement
1.2 Der Begriff des Risikos
2 Risikomaße
2.1 Varianz und Standardabweichung
2.2 VaR und ES
3 Ansätze zur Quantifizierung von Risiken
3.1 Historische Simulation
3.2 Varianz-Kovarianz-Methode
3.3 Monto-Carlo Simulation
4 EVT
4.1 Block-Maxima Modell
4.2 POT Modelle
4.3 Datenanalyse
4.4 Schätzen der Parameter mit Maximum Likelihood Methode
5 Copula- Modelle
6 Die neue Welt von Basel 3
6.1 Bewertung von Finanzprodukten durch Ratingagenturen
6.2 Verfahren zur Ermittlung der Risikogewichtung
6.3 Rating, Risikomaße und Performancemaße
7 Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit untersucht die Modellierung von Risiken in Kreditinstituten unter besonderer Berücksichtigung der Extremwerttheorie (EVT) und Copula-Modellen im Kontext der regulatorischen Anforderungen von Basel III. Ziel ist es, die theoretischen Grundlagen dieser komplexen quantitativen Verfahren fundiert darzulegen und deren praxisorientierte Anwendung bei der Risikobewertung in einem integrierten Risikomanagement-Ansatz aufzuzeigen.
4.1 Block-Maxima Modell
Im vorherigen Kapitel wurde immer davon ausgegangen, dass die Zufallsvariablen unabhängig und identisch verteilt sind, und auch dass diese Annahme nicht immer gerechtfertigt ist. Dazu ist zunächst die Gruppe der Block Maxima Modelle zu erwähnen. Man betrachtet eine Reihe unabhängig und identisch verteilter Zufallsvariablen (Xi, i ∈ Z) mit einer Verteilungsfunktion F.
Diese Datenreihe in Abb. 4 wird in m Anzahl Blöcke der Größen n eingeteilt X = X1, ... , Xn
und somit Mn = max(X1, ... , Xn). Die Verteilungsfunktion der Maxima P{Mn ≤ z} kann bestimmt werden P{Mn ≤ z} = P{X1 ≤ z, ... , Xn ≤ z} = {F(z)}n
wobei z ein Quantil der Verteilung F bezeichnet. F ist als unbekannt akzeptiert, welche im Bereich der Extrem der Verteilung liegen. Das „Extremal Types Theorem“ besagt, dass bei n → ∞ die Verteilung der standardisierten Maxima Mn – wenn zwei normalisierenden Konstanten an und bn existieren gegen eine der Extreme Value Distributions (EVD) konvergieren, unabhängig davon, wie Xn verteilt sind.
Bei Fisher/Tippett Theorem existiert bn ∈ R und an > 0, so gilt
lim n→∞ P{(Mn – bn)/an ≤ z} = lim n→∞ Fn(anz + bn) = H(z)
Wenn diese Bedingung erfüllt wird, dann ist F im Anziehungsbereich(Maximum Domain of Atraction, MDA) von H: F ∈ MDA(H), dann gilt weiter F ∈ MDA(H) ⇒ H vom Typ Hα Hier werden auch 3 Typen (Frechet, Gumbel, Weibull) von EVD beachtet.
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Bedeutung der Extremwerttheorie für das Risikomanagement ein und umreißt die Zielsetzung der Arbeit, EVT und Copula-Modelle theoretisch zu fundieren und praxisorientiert aufzuzeigen.
2 Risikomaße: Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden Risikomaße wie Varianz, Standardabweichung, VaR und ES und diskutiert deren Eignung sowie Schwächen im Kontext der EVT.
3 Ansätze zur Quantifizierung von Risiken: Hier werden gängige Verfahren zur Risikoquantifizierung, namentlich die historische Simulation, die Varianz-Kovarianz-Methode und die Monte-Carlo-Simulation, detailliert erläutert.
4 EVT: Dieses Kapitel widmet sich der Extremwerttheorie, erläutert die Modellvarianten POT und Block-Maxima und präsentiert eine empirische Datenanalyse anhand von S&P 500 Renditen.
5 Copula- Modelle: Hier wird der theoretische Rahmen für die Modellierung von Abhängigkeitsstrukturen zwischen Risiken mithilfe von Copula-Modellen als Basis für ein integriertes Risikomanagement dargestellt.
6 Die neue Welt von Basel 3: Dieses Kapitel analysiert das regulatorische Umfeld von Basel III, die Rolle von Ratingagenturen sowie Verfahren zur Risikogewichtung und deren Einfluss auf die Kapitalanforderungen.
7 Zusammenfassung: Die Zusammenfassung rekapituliert die erarbeiteten Inhalte, bestätigt die Bedeutung der EVT und Copula-Modelle für eine objektivere Risikoanalyse und betont die Rolle regulatorischer Anforderungen.
Risikomanagement, Value-at-Risk, Expected Shortfall, Extremwerttheorie, EVT, Copula-Modelle, Basel III, Marktrisiko, Kreditrisiko, Historische Simulation, Monte-Carlo-Simulation, GPD-Approximation, Rating, Kapitalanforderungen, Finanzmarktanalyse.
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden, insbesondere der Extremwerttheorie und Copula-Modellen, zur präziseren Modellierung und Quantifizierung von Risiken in Kreditinstituten unter Berücksichtigung von Basel III.
Zentrale Felder sind die mathematische Modellierung extremer Ereignisse, die Analyse von Abhängigkeitsstrukturen in Portfoliorisiken sowie die regulatorischen Anforderungen an Eigenkapital und Ratingprozesse durch das Rahmenwerk Basel III.
Das Ziel besteht darin, komplexe Modelle wie EVT und Copulas theoretisch zu erklären und ihre Anwendungsmöglichkeit aufzuzeigen, um eine realitätsnähere Risikobewertung und Kapitalunterlegung zu ermöglichen.
Es kommen explorative Datenanalysen, Maximum-Likelihood-Schätzungen zur Parameterbestimmung sowie statistische Tests wie der Pseudo-Likelihood-Ratio-Test zum Einsatz, um Modellannahmen zu validieren.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Darstellung von Risikomaßen, Quantifizierungsansätze, die detaillierte Einführung in die EVT und Copulas sowie die Analyse regulatorischer Auswirkungen von Basel III.
Typische Begriffe sind Extremwerttheorie, Value-at-Risk, Expected Shortfall, Copula-Funktionen, Basel III, Kapitalpuffer und Risikoquantifizierung.
Das Modell ermöglicht es, sich auf die extremen Werte innerhalb festgelegter Zeitblöcke zu konzentrieren, was bei der Modellierung selten auftretender, aber folgenschwerer Ereignisse (Fat Tails) vorteilhafter ist als eine Normalverteilungsannahme.
Der dynamische VaR integriert zeitabhängige Volatilitätsveränderungen, beispielsweise durch GARCH-Prozesse, und reagiert dadurch deutlich schneller und präziser auf aktuelle Marktveränderungen als ein statisches Modell.
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