Value-at-Risk-Modelle für Aktienportfolios auf der Basis der Varianz-Kovarianz-Methode - Jockusch, Arne
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In der Praxis ist die Umsetzung von Verfahren zur VaR-Berechnung häufig problematisch. Im ersten Teil wird daher untersucht, welche Vereinfachungen bei der Ermittlung des VaR für Aktienportfolios möglich sind und wie groß das Fehlerpotential dabei ist. Das Single-Index-Modell zeichnet sich hier durch eine starke Vereinfachung und ein geringes Fehlerpotential aus. Die VaR-Prognose basiert bisher in der Regel auf historischen Zeitreihen. Eine Alternative ist die Verwendung impliziter Varianzen und Kovarianzen. Im zweiten Teil wird dargestellt, wie implizite Volatilitäten in die…mehr

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Produktbeschreibung
In der Praxis ist die Umsetzung von Verfahren zur VaR-Berechnung häufig problematisch. Im ersten Teil wird daher untersucht, welche Vereinfachungen bei der Ermittlung des VaR für Aktienportfolios möglich sind und wie groß das Fehlerpotential dabei ist. Das Single-Index-Modell zeichnet sich hier durch eine starke Vereinfachung und ein geringes Fehlerpotential aus. Die VaR-Prognose basiert bisher in der Regel auf historischen Zeitreihen. Eine Alternative ist die Verwendung impliziter Varianzen und Kovarianzen. Im zweiten Teil wird dargestellt, wie implizite Volatilitäten in die Varianz-Kovarianz-Methode einbezogen werden können. Die empirischen Backtesting-Ergebnisse zeigen, daß die auf impliziten Volatilitäten beruhenden Prognosen zum Teil besser als die historisch basierten sind. Gute Ergebnisse werden auch durch die Kombination von historischen und impliziten Schätzern erreicht.
Autorenporträt
Der Autor: Arne Jockusch wurde 1971 in Tübingen geboren. Nach dem Abitur in Bielefeld studierte er an den Universitäten Bayreuth, Genf und Göttingen Betriebswirtschaftslehre. Von 1997 bis 2000 war er im Risiko-Controlling der NORD/LB in Hannover beschäftigt. Im Juli 2001 folgte die Promotion zum Dr. rer. pol. an der Universität Göttingen. Seit Oktober 2001 arbeitet Herr Jockusch als Aktienanalyst bei Merck Finck & Co. in München.