„Das Gefährliche am Risiko ist nicht das Risiko selbst, sondern wie man damit umgeht.“ Felix Berg
Der Umgang mit Risiken setzt voraus, dass man diese messen, einordnen und vergleichen kann. Ein Investor steht vor dem Problem, dass er in der Regel in unterschiedliche Assets investiert ist, die wiederum sehr heterogene Risikofaktoren haben. Beispielsweise entstehen bei Rentenwerten Zins- und Adressrisiken wohingegen bei Aktien die Marktrisiken ausschlaggebend sind. Ziel ist es, sämtliche Risiken eines Portfolios zu aggregieren um letztendlich entscheiden zu können, ob das Gesamtrisiko dem Risikobewusstsein des Investors entspricht.
Von Interesse des Investors ist primär das Downside-Risiko. In den letzten 20 Jahren hat sich dahingehend als wichtigste asymmetrische Risikokennzahl der Value at Risk in der Finanzbranche durchgesetzt.
Der VaR gibt dem Investor auf Portfolioebene eine Auskunft darüber, welchen Verlust er mit einer gewählten Wahrscheinlichkeit über einen bestimmten Zeithorizont nicht überschreiten wird. Der Investor erhält eine plakative und leicht zugängliche Aussage über den zu erwartenden Verlust seines Portfolios.
Fraglich bleibt jedoch die Information, welchen Verlust er zu erwarten hat, sollte der Value at Risk überschritten werden. Die Lehren aus der Finanzkrise ab 2008 haben gezeigt, dass das Fehlen dieser Erkenntnis existenzgefährdend sein kann. Daher ist die Finanzaufsicht bestrebt den Conditional VaR als zusätzliche Risikokennzahl zu etablieren. Dieser gibt dem Investor Auskunft darüber, welchen Verlust er im Durchschnitt zu erwarten hat falls sich ein Szenario realisieren sollte, das außerhalb der gewählten Wahrscheinlichkeit liegt.
Diese Arbeit geht in Kapitel 2 auf die theoretischen Grundlagen des VaR ein und zeigt kurz die Geschichte der Risikokennzahl auf. Anschließend werden die gängigstenVerfahren zur Ermittlung des VaR skizziert. Auf die Historische Simulation wird detaillierter eingegangen und die spezifischen Vor- und Nachteile erläutert.
In Kapitel 3 wird auf Basis eines Portfolios aus Unternehmensanleihen, Aktien und Gold der VaR für verschiedene Haltedauern und Konfidenzniveaus ermittelt. Die gewonnenen Daten werden interpretiert und Handlungsalternativen aufgezeigt.
Kapitel vier widmet sich den Eigenschaften des CVaR. Es wird der Wert für das in Kapitel drei definierte Portfolio errechnet und anschließend analysiert.
Abschließend erfolgt eine Zusammenfassung der gewonnenen Erkenntnisse mit Empfehlungen und Ausblick.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Grundkonzeption des Value at Risk
- Begriff des Value at Risk
- Verfahren zur Ermittlung des Value at Risk
- Vor- und Nachteile der Historischen Simulation
- Schätzung des Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation
- Zusammensetzung des Portfolios
- Ermittlung des Value at Risk des Portfolios
- Interpretation der Ergebnisse
- Grundkonzeption und Schätzung des Conditional Value at Risk für das Portfolio
- Begriff des Conditional Value at Risk
- Ermittlung des Conditional Value at Risk für das Portfolio
- Interpretation der Ergebnisse
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Schätzung des Value at Risk (VaR) und des Conditional Value at Risk (CVaR) eines Portfolios mittels der Historischen Simulation. Ziel ist es, das VaR- und CVaR-Konzept für das Finanzmanagement zu erläutern und die Anwendung der Historischen Simulation zur Bestimmung dieser Risikokennzahlen anhand eines konkreten Portfolios zu demonstrieren.
- Definition und Bedeutung von Value at Risk (VaR) und Conditional Value at Risk (CVaR)
- Verfahren zur Ermittlung des Value at Risk, insbesondere die Historische Simulation
- Schätzung des VaR und CVaR für ein Portfolio mit verschiedenen Assets (Aktien, Anleihen, Gold)
- Interpretation und praktische Relevanz der gewonnenen Ergebnisse
- Einsatz von Risikokennzahlen wie VaR und CVaR für das Management von Finanzrisiken
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Arbeit beleuchtet die Bedeutung des Value at Risk (VaR) und des Conditional Value at Risk (CVaR) als Risikokennzahlen im Finanzmanagement, wobei der Fokus auf der Historischen Simulation als Schätzmethode liegt. Die Arbeit zeigt die praktische Anwendung dieser Methoden anhand eines Portfolios mit verschiedenen Assets.
Grundkonzeption des Value at Risk: Dieses Kapitel definiert den Value at Risk (VaR) als Risikokennzahl und erläutert verschiedene Verfahren zur VaR-Ermittlung, wobei die Historische Simulation im Detail betrachtet wird. Die spezifischen Vor- und Nachteile dieser Methode werden dargelegt.
Schätzung des Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation: Kapitel 3 beschäftigt sich mit der Anwendung der Historischen Simulation zur VaR-Schätzung eines Portfolios mit Aktien, Anleihen und Gold. Die Ergebnisse werden analysiert und Handlungsalternativen aufgezeigt.
Grundkonzeption und Schätzung des Conditional Value at Risk für das Portfolio: Dieses Kapitel erläutert den Conditional Value at Risk (CVaR) und seine Bedeutung für das Risikomanagement. Der CVaR wird für das in Kapitel 3 definierte Portfolio berechnet und analysiert.
Schlüsselwörter
Value at Risk (VaR), Conditional Value at Risk (CVaR), Historische Simulation, Portfolio, Risikomanagement, Finanzmanagement, Aktien, Anleihen, Gold, Risikokennzahl, Downside-Risiko, Konfidenzniveau, Haltedauer.
- Quote paper
- Dipl. Bankbetriebswirt Stefan Kuhlmey (Author), 2017, Schätzung des (Conditional) Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/374643
