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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.]
18809 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]
9014 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]
7474 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]
8825 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]
13204 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]
10441 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]
12143 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]
10214 Downloads08.12.2006
Datei downloaden In the last few years we have witnessed growing interest in Dynamic Financial Analysis (DFA) in the nonlife insurance industry. DFA combines many economic and mathematical concepts and methods. It is almost impossible to identify and describe a unique DFA methodology. There are some DFA software products for nonlife companies available in the market, each of them relying on its own approach to DFA. Our goal is to give an introduction into this field by presenting a model framework comprising those components many DFA models have in common. By explicit reference to mathematical language we introduce an up-and-running model that can easily be implemented and adjusted to individual needs. An application of this model is presented as well. [Roger Kaufmann, Andreas Gadmer, Ralf Klett]
9335 Downloads07.12.2006
Datei downloaden Copulas offer financial risk managers a powerful tool to model the dependence between the different elements of a portfolio and are preferable to the traditional, correlation-based approach. In this paper we show the importance of selecting an accurate copula for risk management. We extend standard goodness-of-fit tests to copulas. Contrary to existing, indirect tests, these tests can be applied to any copula of any dimension and are based on a direct comparison of a given copula with observed data. For a portfolio consisting of stocks, bonds and real estate, these tests provide clear evidence in favor of the Student's t copula, and reject both the correlation-based Gaussian copula and the extreme value-based Gumbel copula. In comparison with the Student's t copula, we ¯nd that the Gaussian copula underestimates the probability of joint extreme downward movements, while the Gumbel copula overestimates this risk. Similarly we establish that the Gaussian copula is too optimistic on diversification benefits, while the Gumbel copula is too pessimistic. Moreover, these differences are significant. [Erik Kole, Kees Koedijk, Marno Verbeek]
10867 Downloads07.12.2006
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