Value-at-risk-Management in Banken:
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Idstein
Schulz-Kirchner
2000
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
Abkürzungsverzeichnis 8
Abbildungsverzeichnis 9
Tabellenverzeichnis 10
I.Vorwort H
Value at Risk und Risikomanagement
II. Motivation 13
1. Gründe für die Entstehung eines Risikomanagementsystems 13
1.1 Bankgeschäfte und Marktumfeld im Wandel 13
1.2 Expandierender Derivatehandel Quantitative Entwicklung 14
12.1 Börsengehandelte Derivate 14
1.2.2 OTC Geschäfte außerbörsliche Geschäfte 16
13 Verluste aus Derivatenhandel 17
1 4 Neue Anforderungen an das Risikocontrolling 19
2. Marktpreisrisiken und deren aufsichtliche Regelung 20
2.1 Initiativen zur Begrenzung der Marktrisiken 20
2.2 Grundsatz I 22
2.2.1 Bestimmung von Anrechnungsbeträgen ; 22
2.2.2 Risikofaktoren 23
2.3 Standardmodelle 24
2.4 Anerkennung interner Risikomodelle 25
2.4.1 Risikomodelle 25
2.4.2 Anforderungen an die Risikomodelle 25
2.5 Qualitätskontrolle von internen Risikomodellen 27
2.5.1 Prognosegüte Back Testing 27
2.5.2 Streß Tests 29
s
ffl. Marktrisiko und VaR 31
1. Grundlagen 31
1.1 Begriffliche Definition des VaR 3(
1.2 Grundlegende Stellgröße 3i
1.2.1 Haltedauer 1
22 Konfidenzniveau 3
1.2.3 Datensätze 3t
2. ValueatRisk Methodik 3
2.1 Analyse der Portfoliostruktur 3
2.2 Identifikation der Risikofaktoren 3!
2.2.1 Primäre Preisrisiken 3!
2.2.2 Sekundäre Preisrisiken 4
2.2.3 Risikohierarchien 4!
2.3 Modellierung der Marktpreisanderungen der Risikofaktoren und Reagibilität
der Instrumente auf Preisänderungen 4!
2.3.1 Ein Modell für die Marktpreisänderungen Der Random Walk 4!
2.3.2 Sensitivität 41
2.4 Beschreibung des gemeinsamen Verhaltens der Risikofaktoren 5.
2.4.1 Volatilität 5.
2.4.2 Kovarianz 5(
2.4.3 Korrelationen 5
2.5 Statistische Ermittlung des VaR 5!
IV. VaR Modelle 64
1. Methodenübersicht zur VaR Ermittlung 64
2. Berechnung des Value at Risk 6ü
2.1 Varianz Kovarianz Methode 67
2.1.1 Varianz eines Portfolios 70
2.1.2 Die Kovarianz Matrix 70
6
2.2 Beispiel Analytisches Verfahren 72
2.3 Der Varianz Kovarianz Ansatz für Zinsinstrumente 74
2.3.1 Interpolationen 75
2.3.2 Cash Flow Mapping 75
2.4 Aggregation der Kennzahlen 79
2.5 Strukturierung der Kennzahlen für den Value at Risk 81
3. Lineares und nicht lineares Verhalten 84
3.1 Linearer Fall Delta Normal Methode 84
3.2 Nicht linearer Fall Delta Gamma Methode 88
3.3 Maximum Loss Verfahren 91
4. Vollbewertungsverfahren 93
4.1 Historische Simulation 93
4.2 Monte Carlo Simulation 97
4.3 Factor Push Methode 98
5. Methodenvergleich
6. Zielsetzung des Value at Risk 103
V. Zusammenfassung und Ausblick 107
Literaturverzeichnis Hl
7
TABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 1 : Die zehn größten Terminbörsen der Welt 15
Tabelle 2 : Verluste einzelner Unternehmen aus Derivaten 19
Tabelle 3 : Regelungen und Richtlinien zum Risikomanagement 21
Tabelle 4 : Quantitative Vorgaben 25
Tabelle 5 : Qualitative Vorgaben 26
Tabelle 6 : Baseler Ampelsatz 28
Tabelle 7 : Häufigkeitsverteilung der prozentualen Preisänderung 61
Tabelle 8 : RiskMetrics Stützstellen 74
Tabelle 9 : Häufigkeitsverteilung der prozentualen Preisänderung 95
Tabelle 10 : Methodenvergleich 101
Tabelle 11: Stärken und Schwächen der Methoden 102
10
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abbüdungl : Derivatgeschäfte weltweit, Nominalbeträge 16
Abbildung 2 : Veröffentlichte Verluste aus Derivaten bis Ende 1998 18
Abbildung 3 : Probleme der Standardverfahren 24
Abbildung 4 . Definition des Begriffs Value at Risk 31
Abbildung 5 : Erwägungen bei der Wahl des Zeithorizonts 33
Abbildung 6 : Vergleich normaler und empirischer Verteilungen 35
38
Abbildung? .Marktrisikoarten
Abbildung 8 : Aufspaltung des Marktrisikos in Risikoarten und deren
Risikofaktoren (beispielhafte Darstellung) 43
Abbildung 9 .Marktrisikobaum bezogen auf Abbildung 8 44
Abbildung 10: Taylor Entwicklungen
Abbildung 11: VaR als Quantil einer Verteilungsfunktion
Abbildung 12: Empirische Verteilungsfunktion
Abbildung 13 : Schematische Darstellung möglicher Value at Risk Verfahren 64
Abbildung 14: Vorgehensweise Varianz Kovarianz Methode zur Berechnung
des VaR 69
Abbildung 15: Varianz Kovarianz Methode
78
Abbildung 16 : Cash Flow Mapping für Zinsinstrumente
Abbildung 17 : Beispielhafte Portfoliohierarchien
Abbildung 18 : Global Risk Management Organisation, Julius Baer Gruppe 81
92
Abbildung 19 : Maximum Loss Optimierung
92
Abbildung 20: Maximum Loss Verfahren
94
Abbildung 21: Historische Simulation
98
Abbildung 22: Factor Push Berechnung
9
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