Mathematische Modellierung zur Ermittlung der kurz- und langfristigen Liquiditätsrisiken in Kreditinstituten sowie Entwicklung eines geeigneten Frühwarnsystems
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Mathematik - Sonstiges, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universität München (Mathematik - Lehrstuhl Finanzmathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Finanzkrise 2008 zeigte deutlich auf, dass sowohl von den Aufsichtsbehörden als auch von den Kreditinstituten die Signifikanz der Liquiditätsrisiken maßgeblich unterschätzt wurden. In Folge dessen erarbeitete die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht eine Neufassung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement, die im März 2009 vorgelegt wurden und Weiterentwicklungen bezüglich L...
Diplomarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Mathematik - Sonstiges, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universität München (Mathematik - Lehrstuhl Finanzmathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Finanzkrise 2008 zeigte deutlich auf, dass sowohl von den Aufsichtsbehörden als auch von den Kreditinstituten die Signifikanz der Liquiditätsrisiken maßgeblich unterschätzt wurden. In Folge dessen erarbeitete die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht eine Neufassung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement, die im März 2009 vorgelegt wurden und Weiterentwicklungen bezüglich Liquiditätsrisiken, Risikoaggregation und Stresstests beinhaltet. Damit Kreditinstitute die neuen Anforderungen erfüllen können, arbeitet die RC Banken Gruppe an der Entwicklung eines Frühwarnsystems, mit dem Gefahren für die Zahlungsfähigkeit eines Instituts, unter Verwendung von Stresstests, frühzeitig erkannt werden können. Der Prototyp dieses Systems wird in dieser Arbeit näher erläutert. Dabei handelt es sich um eine Software, die für Experten auf dem Gebiet des Risikomanagements entwickelt wurde. Mittels des Systems sind Risikomanagervon Banken in der Lage die Liquiditätsrisiken des betrachteten Kreditinstitutes zu quantifizieren. Die im Frühwarnsystem verwendeten Komponenten werden vor den Erklärungen zur Software ausführlich beschrieben, wobei dies bestimmte Verteilungen aus der Extremwerttheorie, die Peaks-over-Threshold Methode, die Liquiditätsablaufbilanz und der Liquidity Value at Risk sind. Darüber hinaus erfolgt die Denfinition des Liquiditätsrisikos aus mehreren Betrachtungsweisen, ein Abschnitt über die Maximum-Likelihood-Schätzung, Ausführungen zu den mathematischen Eigenschaften von Risikomaßen sowieBeschreibungen klassischer Risikokennziffern und der Kennzahlen zur Quantifizierung von Liquiditätsrisiken. Die vorgestellten klassischen Kennziffern sind der Value at Risk und der Expected Shortfall, während die Erläuterungen zu den Liquiditätsrisikokennzahlen,neben dem im Frühwarnsystem integrierten Liquidity Value at Risk, den Liquidityat Risk sowie den Dynamic Liquidity at Risk umfassen.
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