Gunnar Moys - Risikomanagement für heterogene Finanzportfolios

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Über das Buch

Zum Inhalt

Die Finanzkrise 2007/2008 hat gezeigt, dass sich die Korrelationen zwischen traditionellen Anlageklassen während der Krise deutlich geändert haben. Insbesondere der Diversifikationseffekt scheint sich in Krisenzeiten deutlich abzuschwächen. Anders ausgedrückt, scheint sich dieser Effekt genau dann zu verringern, wenn dieser am dringendsten benötigt wird (Chua, Kritzman und Page (2009)). Die Bildung von heterogenen Finanzportfolios durch die Aufnahme von alternativen Anlageklassen in die asset Allokation kann als Lösungsmöglichkeit hierfür angesehen werden.

Zur Bildung dieser Portfolios wird insbesondere auf die Resultate des sog. hedge und safe haven-Literaturzweiges zurückgegriffen (Baur und Lucey (2010) sowie Baur und McDermott (2010)). Allerdings ergeben sich aus der Heterogenität methodische Problemstellungen, insbesondere erscheint es unwahrscheinlich, dass heterogene Anlageklassen durch eine identische univariante Verteilung abgebildet werden können. Zur Auswahl eines möglichst passenden Randverteilungsmodells wird ein Selektionsmechanismus entwickelt. Hierzu wird auf die Flexibilität des Copula-Ansatzes (Embrechts et al. (2002)) zurückgegriffen, welcher u.a. die separate Modellierung der Randverteilungen ermöglicht. Zusätzlich werden die ausgewählten Randverteilungsmodelle mit verschiedenen Abhängigkeitsspezifikationen kombiniert. Die Bewertung der heterogenen Finanzportfolios erfolgt aus der Perspektive des Risikomanagements, so dass als Selektionskriterium der Value-at-Risk (VaR) verwendet wird. Die Anwendung dieses Risikomaßes ermöglicht zudem die statistische Validierung der Prognosegüte anhand etablierter Backtestingverfahren (Berkowitz et al. (2011)). [...]

Schlagworte

Rechnungswesen und Finanzen, Finanzmanagement, Statistical Learning, Quantitative Finance, Risikomanagement, Portfoliomanagement, Heterogene Portfolios, Safe Havens, Finanzportfolio, Safe Hedges, Multivariate Verteilungsmodelle, Selektionsalgorithmen, Risikoadjustierte Gütemaße, Value-at-Risk Prognosen, Backtesting, Simulationsstudie

  • Autor*in
    Gunnar Moys
  • Seiten
    334
  • Jahr
    Hamburg 2018
  • ISBN
    978-3-8300-9767-9
  • Fachdisziplin
    Rechnungswesen & Finanzen
  • Schriftenreihe
    Finanzmanagement
  • ISSN
    1439-5266
  • Band
    129
  • Fachbereich
    Wirtschaft

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