Die vorliegende Arbeit widmet sich der entscheidenden Bedeutung der Wahl eines geeigneten Risikomodells, indem mittels zweier verschiedener Value at Risk bzw Conditional Value at Risk (expected shortfall) -Berechnungsmethoden – der Historische Simulation und der Monte Carlo Simulation - für jeweils gleiche Portfolien überprüft wird, ob diese trotz theoretisch gleichen Risikos zu verschiedenen Ergebnissen führen. Das Ziel ist es dabei, folgende Kernfragen zu beantworten:
I.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Höhe der jeweiligen Risikokennzahl?
II.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Anzahl der Fälle, die von der Risikokennzahl nicht erfasst werden?
III.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Höhe der Eigenkapitalunterlegung?
IV.Welche Auswirkung hat die Wahl der Risikokennzahl (VaR oder CVaR) auf die Höhe der Eigenkapitalunterlegung?
V.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Präferenzreihenfolge eines Entscheiders, der a) nur aufgrund der Risikokennzahl und b) nur aufgrund der Höhe der Eigenkapitalunterlegung entscheidet?
VI.Welche Auswirkung hat die Wahl der Risikokennzahl auf die Präferenzreihenfolge eines Entscheiders, der nur aufgrund der Höhe der Risikokennzahl entscheidet?
Zur Beantwortung dieser Fragen werden in Kapitel 2 grundlegende Überlegungen zur Messung von Marktrisiken bei der Kapitalanlage durchgeführt. Die beiden Risikokennzahlen VaR und CVaR werden ausführlich erläutert und verglichen. Am Ende des Kapitels wird das bereits erwähnte Backtesting in der speziellen Form der „Basler Ampel“ dargestellt. Daraufhin werden in Kapitel 3 die beiden unterschiedlichen Berechnungsmethoden „Historische Simulation“ und „Monte Carlo Simulation“ mit ihren Vor- und Nachteilen erklärt. Im vierten Kapitel werden anhand verschiedener Portfolios die konkreten Risikokennzahlen berechnet. Dazu werden zuerst der Aufbau des Modells und dann die erhaltenen Ergebnisse dargestellt. Abgeschlossen wird die Arbeit durch ein Fazit, in dem die wichtigsten Ergebnisse nochmals zusammengefasst werden und eine Bewertung der Ergebnisse erfolgt.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Messung von Marktrisiken
- 2.1 Value-at-Risk
- 2.2 Conditional Value-at-Risk
- 2.3 Backtesting
- 3. Simulationsverfahren zur Berechnung des Value-at-Risk
- 4. Anwendung der Simulationsverfahren zur Erfassung des Wechselkursrisikos
- 4.1 Der Datensatz
- 4.2 Portfoliozusammensetzung
- 4.3 Ablauf der Berechnungen
- 4.4 Ergebnisse
- 5. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Simulation von Value-at-Risk (VaR) und Conditional Value-at-Risk (CVaR) bei Wechselkursrisiken. Das Ziel ist die Untersuchung und vergleichende Analyse verschiedener Simulationsverfahren zur Berechnung dieser Risikokennzahlen und ihre Anwendung in einem realen Kontext.
- Methoden zur Messung von Marktrisiken, insbesondere VaR und CVaR
- Simulation von VaR und CVaR mittels verschiedener Verfahren (Historische Simulation, Monte Carlo Simulation)
- Anwendung der Simulationsverfahren auf Wechselkursrisiken in einem Portfoliokontext
- Analyse und Vergleich der Ergebnisse der verschiedenen Simulationsverfahren
- Evaluierung der Effizienz und Zuverlässigkeit der eingesetzten Verfahren
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Marktrisikomessung und -steuerung ein und erläutert die Relevanz des VaR und CVaR im modernen Finanzwesen.
- Kapitel 2: Messung von Marktrisiken: Dieses Kapitel beleuchtet die Definition und Anwendungsmöglichkeiten von VaR und CVaR, erläutert die jeweiligen Berechnungsmethoden und diskutiert Vor- und Nachteile der Kennzahlen. Weiterhin wird das Konzept des Backtesting zur Validierung von VaR-Modellen eingeführt.
- Kapitel 3: Simulationsverfahren zur Berechnung des Value-at-Risk: Es werden zwei gängige Simulationsverfahren vorgestellt: die Historische Simulation und die Monte Carlo Simulation. Beide Methoden werden detailliert beschrieben, inklusive ihrer Vor- und Nachteile.
- Kapitel 4: Anwendung der Simulationsverfahren zur Erfassung des Wechselkursrisikos: In diesem Kapitel werden die beiden Simulationsverfahren auf einen realen Datensatz von Wechselkursen angewendet. Es werden verschiedene Portfolios definiert, die unterschiedlichen Risikoprofilen entsprechen, und der VaR und CVaR für diese Portfolios berechnet. Der Abschnitt beinhaltet zudem eine detaillierte Beschreibung des Datensatzes und die Analyse der Ergebnisse.
Schlüsselwörter
Die Arbeit behandelt die Themen Marktrisikomessung, Value-at-Risk (VaR), Conditional Value-at-Risk (CVaR), Simulationsverfahren, Historische Simulation, Monte Carlo Simulation, Wechselkursrisiken, Portfoliomanagement, Backtesting, Eigenkapitalunterlegung.
- Quote paper
- Michael Engler (Author), 2006, Simulation von Value at Risk und Conditional Value at Risk bei Wechselkursrisiken, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/93436
