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Der Begriff 'Risiko' ist heutzutage durch Gesetzesänderungen, wie das Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich [KonTraG] und Verordnungen wie Basel II sowie spektakuläre Unternehmenszusammenbrüche, aber auch verstärkt wahrgenommene alltägliche Gefahren, in aller Munde. In der betriebswirtschaftlichen Forschung ist der Begriff schon seit vielen Jahrzehnten6 bekannt und findet eine häufige Anwendung. Immer wieder wird festgestellt, dass dieser langjährige Risikodiskurs nicht zu einer Präzisierung der Begrifflichkeit geführt hat. Es existiert noch keine klare Abgrenzung, die mehrheitlich verwendet wird. Somit muss eine unsystematische Verwendung des Begriffes konstatiert werden. Hauptziel des Artikels liegt darin, die Breite der existierenden Begrifflichkeiten in strukturierter Art und Weise darzustellen und damit eine Hilfestellung beim Auffinden der adäquaten Definition für jeden Anwendungsfall zu geben.
8560 Downloads14.12.2006
Datei downloaden The Internal Rating Based Approach (IRBA) of the New Basel Capital Accord allows banks to use their own rating models for the estimation of probabilities of default (PD) as long as the systems meet specified minimum requirements. Statistical theory offers a variety of methods for building and estimation rating models. This chapter gives an overview of these methods. The overview is focused on statistical methods and includes parametric models like linear regression analysis, discriminant analysis, binary response analysis, time-discrete panel methods, hazard models and nonparametric models like neural networks and decision trees. We also highlight the benefits and the drawbacks of the various approaches. We conclude by interpreting the models in light of the minimum requirements of the IRBA. Probekapital aus: The Basel II Risk Parameters – Estimation, Validation, and Stress Testing [Bernd Engelmann, Robert Rauhmeier, Robert (Editors), 376 p., Springer Verlag, Berlin 2006.]
9800 Downloads11.12.2006
Datei downloaden In dem Kapitel werden die verschiedenen prinzipiellen Möglichkeiten vorgestellt, Verlustverteilungen zu bestimmen. Um eine plausible Verlustverteilung für ein Portfolio zu erhalten, reicht es jedoch in der Regel nicht aus, ein Verteilungsmodell zu bestimmen und mit den richtigen Parameterwerten zu befüllen. Vielmehr sind hierzu komplexere Modelle nötig, bei deren Formulierung die zuvor besprochenen Verteilungsmodelle mit ihren Eigenschaften von besonderer Bedeutung sind. Modelle dieser Art besprechen wir in Kapitel 6. Selbst wenn wir ein Portfoliomodell formuliert haben, müssen wir noch die Verlustverteilung und deren (Risiko-) Kennzahlen berechnen. Hierzu steht uns ein umfangreiches Instrumentarium zur Verfügung, dessen wichtigste Werkzeuge wir in diesem Kapitel einführend beschreiben. Probekapitel aus: Kreditrisikomessung – Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung [Andreas Henking, Christian Bluhm, Ludwig Fahrmeir, 312 S., Springer Verlag, Berlin 2006.]
19057 Downloads11.12.2006
Datei downloaden The high computational complexity of many problems in financial decision-making has prevented the development of timeefficient deterministic solution algorithms so far. At least for some of these problems, e.g., constrained portfolio selection or non-linear time series prediction problems, the results from complexity theory indicate that there is no way to avoid this problem. Due to the practical importance of these problems, we require algorithms for finding optimal or near-optimal solutions within reasonable computing time. Hence, heuristic approaches are an interesting alternative to classical approximation algorithms for such problems. Over the last years many interesting ideas for heuristic approaches were developed and tested for financial decision-making. We present an overview of the relevant methodology, and some applications that show interesting results for selected problems in finance. [Autoren: Frank Schlottmann, Detlef Seese, Quelle: Rachev, S. (Ed.): Handbook of Computational and Numerical Methods in Finance]
9087 Downloads08.12.2006
Datei downloaden We consider a problem of real-world risk-return analysis of credit portfolios in a multi-objective function setting with respect to additional constraints. For the approximation of a set of feasible, risk-return-efficient portfolio structures in this setting we discuss a flexible approach that incorporates multi-objective evolutionary and local search methods as well as specific features of the CreditRisk+ model. We apply the hybrid approach to a sample loan portfolio to illustrate its working principle. [Autoren: Frank Schlottmann, Detlef Seese, Michael Lesko, Stephan Vorgrimler, Quelle: Gundlach, M. / Lehrbass, F. (Eds.): CreditRisk+™ in the Banking Industry]
7555 Downloads08.12.2006
Datei downloaden We discuss four different approaches to the estimation of sector weights for the CreditRisk+ model from German real-world data. Using a sample loan portfolio, we compare these approaches in terms of the resulting unexpected loss risk figures. [Autoren: Michael Lesko, Frank Schlottmann, Stephan Vorgrimler, Quelle: Gundlach, M. / Lehrbass, F. (Eds.): CreditRisk+™ in the Banking Industry]
8897 Downloads08.12.2006
Datei downloaden Im Jahre 1997 stellten Brace/Gatarek/Musiela1 das LIBOR-Marktmodell vor und leiteten damit eine neue Ära im Bereich der Zinsstrukturmodelle ein. Inzwischen stellt es den State-of-the-Art bei der Bewertung und beim Hedging von exotischen Zinsderivaten dar. Die Autoren erläutern zunächst die praktische Anwendung des Modells und übertragen es dann auf die Bewertung des Zinsänderungsrisikos. Abschließend erfolgt ein Vergleich mit einem weiteren verbreiteten Risikomessmodell. Das Ziel eines Zinsstrukturmodells besteht darin, die Dynamik der Zinsstruktur durch ein geeignetes mathematisches Modell möglichst treffend zu beschreiben. Dabei weisen die Verläufe der Zinskurve beispielsweise im Vergleich zu Aktienkursverläufen wesentliche Unterschiede auf, die eine Modellierung erschweren. Die verschiedenen Stützstellen der Kurve sind zueinander unterschiedlich stark korreliert und auch ihre Volatilität unterscheidet sich (Volatilitätsstruktur der Zinskurve). Im Zusammenhang mit der konsistenten Bewertung von Zinsderivaten stellt sich das Hauptproblem darin, einen arbitragefreien Prozess aus der zugrundegelegten Dynamik abzuleiten. Im Folgenden wird ein kurzer Abriss der Entwicklungen im Bereich der Zinsstrukturmodelle gegeben. [Autoren: Irene Biller, Andreas Mitschele, Frank Schlottmann, Detlef Seese, Stephan Vorgrimler, Quelle: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen 22/2004]
13325 Downloads08.12.2006
Datei downloaden Wie kann der Erfolg von Kreditinstituten betriebswirtschaftlich "sauber" gemessen werden? Diese Frage beschäftigt Wissenschaft und Praxis seit langem, denn die traditionellen Kennzahlensysteme sind durch ihre Anlehnung an Bilanz sowie Gewinn- und Verlustrechnung sehr unscharf. Das Barwertkonzept bietet inzwischen Kennzahlen, die auch in der Praxis einsetzbar sind. Im Zentrum der betriebswirtschaftlichen Diskussion steht bereits seit einiger Zeit die Erweiterung der finanzwirtschaftlich geprägten Unternehmensteuerungssysteme um "weiche" Faktoren aus dem Bereich der Prozesse, Mitarbeiter und Kunden. Die berechtigte Forderung lautet daher, den ausschließlichen "Blick in den Rückspiegel", also auf die finanziellen Ergebnisse abgeschlossener Perioden, um weitere, in die Zukunft gerichtete Perspektiven zu erweitern. [Autoren: Andreas Brunold, Christian Sievi, Olaf Wegner, Quelle: Betriebswirtschaftliche Blätter 08/2004]
10512 Downloads08.12.2006
Datei downloaden Ein aussagekräftiges Controllingsystem ermittelt die Wertschöpfung der Einzelgeschäfte und Profit-Center mit Hilfe des Barwertkonzepts. Der folgende Beitrag zeigt, wie das Konzept programmtechnisch umgesetzt werden kann und wie das Adressausfallrisiko von Kundengeschäften exakt bepreist werden kann. [Autoren: Matthias Räder, Konrad Wimmer, Quelle: BIT 2/2004]
12221 Downloads08.12.2006
Datei downloaden Zentrales Thema einer zukunftsorientierten Banksteuerung ist neben einer wertorientierten Chancen-/Risikoallokation des Bankportfolios auch weiterhin die ertragsorientierte Sichtweise unter Beachtung bilanzieller Anforderungen und Risiko-Restriktionen aus der Gewinn- und Verlustrechnung der Bank. Der folgende Beitrag stellt ein entsprechendes duales Steuerungsmodell vor, das alle Risikokategorien der Bank umfasst. [Autoren: Jochen Crecelius, Christian Sievi, Quelle: Die Bank 04/2004]
10269 Downloads08.12.2006
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