Es gibt viele Ansätze, Risiken innerhalb der Finanzwirtschaft zu bewerten. Während beidseitige Risikomaße (zum Beispiel die Standardabweichung) Schwankungen um einen Erwartungswert betrachten, handelt es sich bei dem Value-at-Risk (VaR) um ein einseitiges, rein verlustorientiertes Risikomaß.
Im ersten Teil dieser Arbeit steht die Definition des VaR im Hinblick auf diskrete und hauptsächlich stetige Gewinn- und Verlustverteilungen im Mittelpunkt. Im zweiten Teil werden parametrische und nichtparametrische Schätzmethoden gegenübergestellt und die VaR-Berechnung unter Verwendung des Varianz-Kovarianz-Modells und der historischen Simulation an Beispielen demonstriert.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Value-at-Risk
- Stetige vs. diskrete Verlustverteilung
- Definition des VaR für Gewinn- und Verlustverteilungen
- Schätzmethoden des VaR
- Parametrische Schätzmethoden
- Nichtparametrische Schätzmethoden
- Zusammenfassung
- Quellenverzeichnis
- Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der statistischen Schätzung des Value-at-Risk (VaR) zur Quantifizierung von Marktrisiken. Die Arbeit analysiert den VaR als einseitiges, verlustorientiertes Risikomaß und untersucht verschiedene Schätzmethoden, darunter parametrische und nichtparametrische Verfahren.
- Definition des VaR im Kontext von stetigen und diskreten Verlustverteilungen
- Untersuchung der Anwendung des VaR auf Gewinn- und Verlustverteilungen
- Analyse verschiedener Schätzmethoden, insbesondere des Varianz-Kovarianz-Modells und der historischen Simulation
- Bewertung der Vor- und Nachteile der verschiedenen Schätzmethoden
- Praktische Anwendung des VaR zur Risikoquantifizierung
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung - Die Einleitung gibt einen Überblick über die Bedeutung des VaR als Risikomaß in der Finanzwirtschaft und stellt die wichtigsten Themen der Seminararbeit vor.
- Kapitel 2: Value-at-Risk - Dieses Kapitel definiert den VaR als ein einseitiges Risikomaß und untersucht die Anwendung des VaR auf stetige und diskrete Verlustverteilungen. Es erläutert die Bedeutung des Sicherheitsniveaus und des Zeithorizonts für die Berechnung des VaR.
- Kapitel 3: Schätzmethoden des VaR - Dieses Kapitel behandelt verschiedene Schätzmethoden für den VaR, darunter parametrische Methoden wie das Varianz-Kovarianz-Modell und nichtparametrische Methoden wie die historische Simulation. Es werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Methoden diskutiert.
Schlüsselwörter
Value-at-Risk (VaR), Marktrisikoquantifizierung, stetige Verlustverteilung, diskrete Verlustverteilung, parametrische Schätzmethoden, nichtparametrische Schätzmethoden, Varianz-Kovarianz-Modell, historische Simulation, Sicherheitsniveau, Zeithorizont, Finanzwirtschaft, Risikomaße
- Citation du texte
- Sibylle Weiss (Auteur), 2014, Statistische Schätzung des Value-at-Risk zur Marktrisikoquantifizierung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/512456
