Vergleich von alternativen Verfahren zur Berechnung des Value-at-Risk anhand internationaler Aktienindizes
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,3, Universität Passau, Veranstaltung: Quantitave Risk Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Abstract:Eine genaue Abschätzung bestehender Marktrisiken ist ausschlaggebend für eineadäquate Beurteilung der Risikosituation eines Finanzinstituts. Um die Stabilität desFinanzsystems zu gewährleisten, gibt der Basler Ausschuss für Bankenaufsicht einenregulatorischen Rahmen zur Abschätzung von Marktrisiken vor. Hierfür liefert dieempirische Vergleichsstudie in der vorliegenden Arbeit eine umfassende Ana...
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,3, Universität Passau, Veranstaltung: Quantitave Risk Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Abstract:Eine genaue Abschätzung bestehender Marktrisiken ist ausschlaggebend für eineadäquate Beurteilung der Risikosituation eines Finanzinstituts. Um die Stabilität desFinanzsystems zu gewährleisten, gibt der Basler Ausschuss für Bankenaufsicht einenregulatorischen Rahmen zur Abschätzung von Marktrisiken vor. Hierfür liefert dieempirische Vergleichsstudie in der vorliegenden Arbeit eine umfassende Analysealternativer Ansätze zur Berechnung der Risikomaßzahl "Value-at-Risk" (VaR). Umeinen Bezug zwischen Theorie und Praxis herzustellen, werden in der Vergleichsstudiealternative VaR-Ansätze anhand von vier internationalen Aktienindizes analysiert.Dabei liegt die wissenschaftliche Besonderheit dieser Simulationsstudie im Vergleichder Prognosegüte dreier verschiedener Arten von Ansätzen: Es werden parametrische,nicht parametrische und semi-parametrische Ansätze verglichen. Vor allem folgt derBeweis, dass die Anwendung von nicht parametrischen Ansätzen zu einer sehr starkenUnterschätzung des Marktrisikos führen kann. Überaus gute Ergebnisse dagegenerzielen die GARCH-Ansätze, welche durch die Modellierung der zeitveränderlichenVolatilität eine genaue Prognostizierung der Risiken gewährleisten. Besondershervorgehoben wird der Ansatz der gefilterten historischen Simulation (FHS), da ertrotz einer sparsameren Parametrisierung sehr gute Ergebnisse liefert.
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