Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 2,0, Friedrich-Schiller-Universit?t Jena (Wirtschaftswissenschaftliche Fakult?t), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit widmet sich der entscheidenden Bedeutung der Wahl eines geeigneten Risikomodells, indem mittels zweier verschiedener Value at Risk bzw Conditional Value at Risk (expected shortfall) -Berechnungsmethoden - der Historische Simulation und der Monte Carlo Simulation - f?r jeweils gleiche Portfolien ?berpr?ft wird, ob diese trotz theoretisch gleichen Risikos zu verschiedenen Ergebnissen f?hren. Das Ziel ist es dabei, folgende Kernfragen zu beantworten: I.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die H?he der jeweiligen Risikokennzahl? II.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Anzahl der F?lle, die von der Risikokennzahl nicht erfasst werden? III.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die H?he der Eigenkapitalunterlegung? IV.Welche Auswirkung hat die Wahl der Risikokennzahl (VaR oder CVaR) auf die H?he der Eigenkapitalunterlegung? V.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Pr?ferenzreihenfolge eines Entscheiders, der a) nur aufgrund der Risikokennzahl und b) nur aufgrund der H?he der Eigenkapitalunterlegung entscheidet? VI.Welche Auswirkung hat die Wahl der Risikokennzahl auf die Pr?ferenzreihenfolge eines Entscheiders, der nur aufgrund der H?he der Risikokennzahl entscheidet? Zur Beantwortung dieser Fragen werden in Kapitel 2 grundlegende ?berlegungen zur Messung von Marktrisiken bei der Kapitalanlage durchgef?hrt. Die beiden Risikokennzahlen VaR und CVaR werden ausf?hrlich erl?utert und verglichen. Am Ende des Kapitels wird das bereits erw?hnte Backtesting in der speziellen Form der "Basler Ampel" dargestellt. Daraufhin werden in Kapitel 3 die beiden unterschiedlichen Berechnungsmethoden "Historische Simulation" und "Monte Carlo Simulation" mit ihren Vor- und Nachteilen erkl?rt.
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