„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
1 Einleitung
2 Grundkonzeption des Value at Risk
2.1 Begriff des Value at Risk
2.2 Verfahren zur Ermittlung des Value at Risk
2.3 Vor- und Nachteile der Historischen Simulation
3 Schätzung des Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation
3.1 Zusammensetzung des Portfolios
3.2 Ermittlung des Value at Risk des Portfolios
3.3 Interpretation der Ergebnisse
4 Grundkonzeption und Schätzung des Conditional Value at Risk für das Portfolio
4.1 Begriff des Conditional Value at Risk
4.2 Ermittlung des Conditional Value at Risk für das Portfolio
4.3 Interpretation der Ergebnisse
5 Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Quantifizierung finanzieller Risiken von Portfolios unter Anwendung der Methode der Historischen Simulation. Dabei wird untersucht, wie der Value at Risk sowie der ergänzende Conditional Value at Risk als Risikokennzahlen zur Messung potenzieller Verluste in einem diversifizierten Portfolio aus Aktien, Renten und Gold eingesetzt werden können, um eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Investoren zu schaffen.
- Grundlagen und Definition der Risikokennzahl Value at Risk
- Vergleich verschiedener Verfahren zur Risikomessung
- Detaillierte Analyse der Historischen Simulation als nicht-parametrisches Verfahren
- Empirische Schätzung des Value at Risk für ein Beispiel-Portfolio
- Erweiterung der Analyse um das Konzept des Conditional Value at Risk
Auszug aus dem Buch
2.1 Begriff des Value at Risk
Der Value at Risk wird definiert als die erwartete negative Änderung des Marktwertes einer Position oder eines Portfolios in Geldeinheiten innerhalb eines festgelegten Zeitraums. Grundlage ist die Schwankung spezifizierter Marktfaktoren/Risikofaktoren, die auf Basis eines statistischen Modells berechnet werden. Die Schätzung des erwarteten Risikos erfolgt für ein festgelegtes Konfidenzniveau 1-α.
Damit kennzeichnet der Value at Risk keinen Maximalverlust, sondern entspricht eher einer Verlustschranke. Es wird berücksichtigt, dass auch sehr große Verluste möglich sind. Diese treten aber nur mit einer entsprechend geringen Wahrscheinlichkeit ein. Daher drückt der Value at Risk einen erwarteten und keinen unerwarteten Verlust aus.
Im Gegenteil zu symmetrischen Risikomaßzahlen wie beispielsweise der Volatilität weist der Value at Risk als asymmetrische Risikokennzahl das Risiko einseitig als Verlustgefahr aus. Die andere Seite der Volatilität wird als Chance und damit als positive Eigenschaft angesehen.
Die tatsächlich ex post festgestellten Verluste der vorgegebenen Zeitperiode können und werden allerdings auch bei einer verlässlichen Schätzung größer sein als der Value at Risk. Die Anzahl der Verluste, die den Value at Risk überschreiten, sollte aber die mit der vorgegebenen Wahrscheinlichkeit erwartende Häufigkeit nicht systematisch übersteigen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik des Risikomanagements ein und begründet die Notwendigkeit der Aggregation von Marktrisiken durch Kennzahlen wie den Value at Risk.
2 Grundkonzeption des Value at Risk: In diesem Kapitel werden die theoretischen Grundlagen des Value at Risk erläutert, verschiedene Berechnungsverfahren systematisiert und die spezifische Methodik der Historischen Simulation diskutiert.
3 Schätzung des Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation: Dieses Kapitel widmet sich der praktischen Anwendung, indem ein Portfolio aus drei Anlageklassen gebildet, dessen Wertentwicklung analysiert und der Value at Risk mittels Historischer Simulation geschätzt wird.
4 Grundkonzeption und Schätzung des Conditional Value at Risk für das Portfolio: Hier wird der Conditional Value at Risk als ergänzendes Risikomaß eingeführt, mathematisch hergeleitet und für das definierte Portfolio berechnet, um das Risiko bei einer Überschreitung des Value at Risk zu bewerten.
5 Zusammenfassung und Fazit: Das letzte Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und bewertet die Eignung der untersuchten Kennzahlen für ein effizientes Risikomanagement.
Schlüsselwörter
Value at Risk, Conditional Value at Risk, Historische Simulation, Risikomanagement, Portfolioanalyse, Marktrisiko, Volatilität, Finanzkrise, Konfidenzniveau, Stresstest, Risikokennzahl, Downside-Risiko, Asset-Allokation, Renditeschwankung, Statistik
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Quantifizierung von Marktrisiken in einem Portfolio und untersucht die Anwendung von Risikokennzahlen für Investoren.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die zentralen Themen sind das Risikomanagement, die mathematische Modellierung von Verlustrisiken und die praktische Anwendung der Historischen Simulation.
Was ist das primäre Ziel dieser Arbeit?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie mittels der Historischen Simulation das Risiko eines Portfolios gemessen werden kann und welchen Mehrwert der Conditional Value at Risk dabei bietet.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Die Arbeit nutzt als primäre Methode die Historische Simulation zur Ermittlung von Value at Risk und Conditional Value at Risk auf Basis historischer Marktdaten.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung des Risikomanagements und die konkrete empirische Berechnung der Kennzahlen an einem Beispiel-Portfolio.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit am besten?
Die wichtigsten Begriffe sind Value at Risk, Conditional Value at Risk, Historische Simulation, Marktrisiko und Portfoliooptimierung.
Wie unterscheidet sich der Conditional Value at Risk vom Value at Risk?
Der Value at Risk gibt die Schwelle an, die mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit nicht überschritten wird, während der Conditional Value at Risk den durchschnittlichen Verlust betrachtet, der entsteht, wenn diese Schwelle bereits überschritten wurde.
Warum ist die Untersuchung von Strukturbrüchen im Datensatz relevant?
Strukturbrüche, wie sie in den untersuchten Zeiträumen vorkommen, verändern die Marktdynamik; eine Missachtung dieser Brüche kann zur Unterschätzung des tatsächlichen Risikopotenzials führen.
- Citar trabajo
- Dipl. Bankbetriebswirt Stefan Kuhlmey (Autor), 2017, Schätzung des (Conditional) Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/374643
