Schätzung des (Conditional) Value at Risk eines Portfolios mittels der Historischen Simulation
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
16,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
10.10.2017
Verlag
GRINSeitenzahl
29 (Printausgabe)
Dateigröße
1238 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783668545113
Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,0, Fachhochschule Koblenz - Standort RheinAhrCampus Remagen, Veranstaltung: MBA - Schwerpunkt Financial Risk Management, Sprache: Deutsch, Abstract: "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.
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.
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