Diplomarbeit, 2005
156 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
2 Literaturüberblick
2.1 Bewertungsansätze ohne Berücksichtigung von Ausfallabhängigkeit
2.2 Bewertungsansätze unter Berücksichtigung von Ausfallabhängigkeit
2.2.1 Erweiterung von Strukturmodellen
2.2.2 Erweiterung von Reduktionsmodellen
2.2.3 Kreditportfoliorisiko-Modelle
2.2.3.1 Latente-Variablen-Modelle
2.2.3.2 Mischmodelle
2.2.4 Copula Methoden
2.2.5 Verwendung von historischen Daten ohne Ausfallmodell
3 Copula-Funktionen
3.1 Grundlagen
3.2 Simulation
3.3 Überblick und Klassifikation
3.3.1 Elliptische Copulas
3.3.1.1 Gauss’sche Copula
3.3.1.2 Students t-Copula
3.3.2 Archimedische Copulas
3.3.3 Farlie-Gumbel-Morgenstern-Copulas
4 Konzepte zur Messung von Abhängigkeit
4.1 Lineare Korrelation
4.2 Gewünschte Eigenschaften eines globalen Abhängigkeitsmaßes
4.3 Rangkorrelation
4.4 Randabhängigkeit
4.5 Übereinstimmung
4.6 Abhängigkeitsdarstellung der ausgewählten Copulas im Detail
5 Analyse von Ausfallmodellen
5.1 Natürliche Erweiterungen der Reduktionsmodelle
5.1.1 Intensitäten als korrelierte geometrisch Brownsche Bewegungen
5.1.1.1 Modell
5.1.1.2 Simulation
5.1.1.3 Ergebnisse
5.1.2 Intensitäten als korrelierte, quadratische Wiener-Prozesse
5.1.2.1 Modell
5.2 Li-Copula-Modell für beliebige Copulas
5.2.1 Modell
5.2.2 Simulation
5.2.3 Ergebnisse
5.3 Schönbucher/Schubert-Modell
5.3.1 Modell
5.3.2 Simulation
5.3.3 Ergebnisse
5.3.3.1 Analyse der Ausfallintensitäten
5.3.3.2 Untersuchung der Ausfallabhängigkeiten mittels Ausfallzeiten
5.4 Vergleich der Modelle von Li und Schönbucher/Schubert
6 Anwendungen im Risikomanagement
6.1 Bewertung einer ausfallbehafteten Nullkuponanleihe
6.1.1 Grundlagen zur Bewertung
6.1.2 Ergebnisse
6.2 Bewertung von Basketkreditderivaten
6.2.1 Grundlagen zur Bewertung
6.2.2 Ergebnisse
6.2.2.1 First-to-Default Swap
6.2.2.2 Second-to-Default Swaps
6.3 Wichtige Folgerungen für die Auswahl von Copula-Funktionen
6.4 Copula-Funktionen in Mischmodellen
6.4.1 Bernoulli-Mischmodell
6.4.2 Poisson-Mischmodell
6.4.3 Verwendung von Copula-Funktionen in Mischmodellen
7 Schlussbemerkungen
Die Arbeit untersucht den Einfluss verschiedener Copula-Funktionen auf das Kreditrisiko-Management, insbesondere bei der Bewertung von ausfallbehafteten Instrumenten wie Nullkuponanleihen und Basketkreditderivaten. Hierbei werden dynamische Modelle wie das von Li und das von Schönbucher/Schubert analysiert, um zu klären, wie sich Abhängigkeitsstrukturen auf die Preise und die Modellierung von Ausfallereignissen auswirken.
3.1 Grundlagen
Man betrachte n kontinuierliche, reelwertige Zufallsvariablen in Form eines Vektors X = (X1, . . . , Xn) mit den jeweiligen Randverteilungen F(x) = (F1(x1), . . . , Fn(xn)). Ihre Abhängigkeitsstruktur ist uber die gemeinsame Verteilungsfunktion vollständig beschrieben: F(x1, . . . , xn) = P(X1 ≤ x1, . . . , Xn ≤ xn). Da F nur sehr schwer zu bestimmen ist, ist die Idee entstanden, dieses Problem in zwei Teile aufzuteilen: die Modellierung der Abhängigkeitsstruktur zwischen den Zufallsvariablen und die Modellierung der Randverteilungen der einzelnen Zufallsvariablen.
Diese Idee fuhrte zum Konzept der Copula-Funktionen, das seinen Ursprung in der deskriptiven Statistik hat. Der Name wurde entsprechend gewählt. Der Begriff "Copula" entstammt dem Lateinischen und kann mit "Band, Bindemittel bzw. Verbindung" ubersetzt werden. Der Name Copula bringt im mathematisch-statistischem Sinne zum Ausdruck, dass die Copula die einzelnen Randverteilungen zu einer gemeinsamen Verteilungsfunktion "koppelt".
Definition 3.1 (Copula - kurze Definition). Eine n-dimensionale Copula ist eine Verteilungsfunktion für einen Zufallsvariablenvektor in R^n mit jeweils einer [0, 1]-Gleichverteilung als Randverteilung.
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik der Modellierung von Ausfallabhängigkeiten im Kreditrisikomanagement ein und erläutert die Motivation für den Einsatz von Copula-Funktionen.
2 Literaturüberblick: Dieses Kapitel gibt einen systematischen Überblick über verschiedene Bewertungsansätze für ausfallgefährdete Instrumente, unterteilt in solche ohne und mit Berücksichtigung von Ausfallabhängigkeiten.
3 Copula-Funktionen: Es werden die theoretischen Grundlagen von Copula-Funktionen sowie eine Klassifikation der wichtigsten Copula-Klassen, die für die weiteren Analysen relevant sind, dargelegt.
4 Konzepte zur Messung von Abhängigkeit: In diesem Abschnitt werden verschiedene Maße zur Quantifizierung von Abhängigkeiten, insbesondere lineare Korrelation und Rangkorrelation, diskutiert.
5 Analyse von Ausfallmodellen: Dieses Kapitel widmet sich der detaillierten Analyse und Simulation der Copula-Modelle von Li und Schönbucher/Schubert im Hinblick auf ihre Eignung zur Abbildung von Ausfallabhängigkeiten.
6 Anwendungen im Risikomanagement: Die Modelle werden hier auf konkrete Finanzinstrumente angewendet, um die Auswirkungen der Copula-Wahl auf die Kreditspreads von Anleihen und die Preise von Kreditderivaten zu untersuchen.
7 Schlussbemerkungen: Das Fazit fasst die Erkenntnisse über die Bedeutung der Copula-Wahl im Kreditrisikomanagement zusammen und gibt einen Ausblick auf mögliche zukünftige Forschungsansätze.
Kreditrisikomanagement, Ausfallabhängigkeit, Copula-Funktionen, Kreditderivate, Nullkuponanleihen, First-to-Default Swaps, Modellrisiko, Randabhängigkeit, Korrelation, Monte-Carlo-Simulation, Intensitätsmodelle, Finanzmathematik, Ausfallintensität, Abhängigkeitsmaße, Credit Spread.
Die Arbeit analysiert, wie unterschiedliche Copula-Funktionen zur Modellierung von Ausfallabhängigkeiten in Kreditportfolios genutzt werden können und welche Auswirkungen die Wahl der Copula auf die Bewertung von ausfallbehafteten Instrumenten hat.
Die zentralen Felder umfassen die mathematische Theorie von Copulas, die Modellierung von Ausfallintensitäten, die Messung von Abhängigkeiten und deren Anwendung in der Preisbildung von Kreditderivaten wie Basket-Swaps.
Das primäre Ziel ist es, Auswahlkriterien für Copula-Funktionen bei der Bewertung von Kreditderivaten und ausfallbehafteten Nullkuponanleihen zu erarbeiten, um ein besseres Verständnis für das Modellrisiko zu gewinnen.
Die Arbeit verwendet eine Kombination aus theoretischer Herleitung stochastischer Modelle und umfangreichen Simulationsstudien, die auf Monte-Carlo-Methoden basieren, um die Auswirkungen der Abhängigkeitsstrukturen zu untersuchen.
Der Hauptteil befasst sich mit der detaillierten Analyse der Modelle von Li und Schönbucher/Schubert, der theoretischen Klassifikation von Copulas sowie der Durchführung von Simulationsstudien zur Bewertung von Anleihen und Kreditderivaten.
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Kreditrisikomanagement, Copula-Funktionen, Ausfallabhängigkeit, Kreditderivate, Modellrisiko und Monte-Carlo-Simulation charakterisiert.
Während das Modell von Li als ein semidynamisches Modell primär auf die Abhängigkeit der Ausfallzeiten fokussiert, stellt das Modell von Schönbucher/Schubert einen vollständig dynamischen Rahmen dar, der Ausfallintensitäten und deren Sprungverhalten bei Ausfällen konsistent integriert.
Die Wahl der Copula bestimmt die mathematische Abhängigkeitsstruktur zwischen den Schuldnern; da verschiedene Copulas unterschiedliche Abhängigkeiten in den "Enden" der Verteilung abbilden, führen sie zu teils erheblich abweichenden Preisen für korrelationssensitive Instrumente.
Die t-Copula weist strukturelle Probleme auf, da sie selbst bei einer Korrelation von Null noch eine Abhängigkeit abbildet, was sie für die Bewertung von Instrumenten, die den Unabhängigkeitsfall korrekt erfassen müssen, als problematisch erscheinen lässt.
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