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Liquidity Risk


Auch in der sechsten Ausgabe des FIRM Jahrbuchs berichtet die "Association for Risk Management and Regulation" auf rund 260 Seiten über aktuelle Themen aus der Welt des Risikomanagements und der Regulierung.
Romeike 5119 Downloads 13.04.2017
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Dieser Beitrag liefert eine theoretische Klärung des Risikobegriffs für die interdisziplinäre Risikoforschung mit der pragmatischen Absicht zur potentiellen Verbesserung der Risikoidentifikation zugleich für das Risikomanagement. Einerseits gibt es verschiedene Vorschläge zur Definition und Konzeption von "Risiko" und andererseits herrscht eine Diskrepanz zwischen objektiven (realistischen) und subjektiven (relativistischen bis konstruktivistischen) Ansätzen. In Übereinstimmung mit der Argumentation von T. Aven ist jede Risikoevaluation abhängig von der Qualität und Gültigkeit von Daten und der Verlässlichkeit der Evaluation selbst, weshalb eine objektive Risikoevaluation nicht möglich erscheint. Einen Ausweg daraus bietet das Beachten von Vorwarnungen, wie es mit verschiedensten Konzepten durchgeführt wird: "Near Misses" aus der Industrie, "Critical Incidents" aus der Medizin, "Early Warning Signals" aus der Ökologie, "Weak Signals" aus der Unternehmensführung. Auf dieser Grundlage lässt sich ein Risikobegriff beschreiben, welcher theoretisch konsistent die verschiedenen Ansätze stringent verknüpft und zugleich realitätsnahe Risikoevaluationen (Erkennung + Identifikation + Bewertung) erlaubt, dabei aber typische Schwächen vermeidet. Dieser Risikobegriff basiert auf der Idee einer ständigen Änderung der Informationsgrundlage und erlaubt daher in einer erweiternden Anwendung Risikotrendanalysen. Dies wird mittels der Übertragung des Konzepts von Near Misses im Kontext der Technikfolgenabschätzung demonstriert. Dieser Beitrag ist daher eine tentative Erprobung der vorgestellten Grundlegung und weiterführende Fragen wären genauso zu klären, wie eine weitere empirische Ausweitung bei ausreichender Eignung.
brunnhuber-abed-navandi 2980 Downloads 13.09.2016
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Die modernen Orakel unserer digitalen und vernetzten Zeit heißen Big Data und Datenanalysen. Datensammler wie Google und Amazon vermessen die Welt, erstellen Persönlichkeitsprofile und durchforsten blitzschnell riesige Datenmengen auf Muster und Korrelationen, um Voraussagen in Echtzeit zu ermöglichen. Sie erlauben einen gezielten Blick in die Kristallkugel. Davon versprechen sich Staaten, Forschungseinrichtungen und Wirtschaftsunternehmen exakte Voraussagen, um die Risiken des eigenen Tuns zu minimieren und Chancen des zukünftigen Handelns besser einschätzen zu können. Mehr noch geht es darum, das Wissen in Organisationen strukturiert zu nutzen. Insgesamt surfen rund 3,2 Milliarden Menschen im Internet und produzieren permanent Daten über ihre Mobiltelefone, Fitnessbänder, smarte Uhren, vernetzte Navigationsgeräte und Autos. Online-Versandhändler kennen unsere geheimen Wünsche besser als wir selber. Aus Twitter-Nachrichten lassen sich politische Einstellungen sehr gut ableiten. Aus Daten und Algorithmen lassen sich potenzielle Straftaten antizipieren, bevor sie überhaupt geplant oder begangen wurden.
Romeike 2467 Downloads 11.05.2016
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The modern oracles of our networked digital age are Big Data and data analytics. Data gatherers such as Google and Amazon survey the world, create personality profiles and comb through huge volumes of data at lightning speed for patterns and correlations, allowing them to make predictions in real time. They provide a targeted look into the crystal ball. States, research institutions and commercial companies hope that they can provide accurate predictions to minimise the risk of their own actions and to better assess the opportunities for future activities. It is also about making structured use of the knowledge in organisations. Overall, around 3.2 billion people use the Internet, producing permanent data through their mobile phones, fitness bands, smart watches, networked navigation units and cars. Online sellers know our secret desires better than we do ourselves. Political attitudes can be accurately ascertained from Twitter messages. Data and algorithms enable potential crimes to be anticipated before they are even planned or committed.
Romeike 3589 Downloads 11.05.2016
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Vorteile von Simulationen sind breitgefächert. Simulationen erlauben beispielsweise Entscheidungen im Vorfeld intensiv zu analysieren und bilden eine ideale Brücke zwischen Analyse, Erfahrungen und Intuition. Dennoch bestehen nach wie vor Vorbehalte gegenüber Simulationen, die als (zu) komplex gelten und einen hohen Zeitbedarf mit sich bringen können. Der vorliegende Ergebnisbericht liefert Implikationen und empirische Ergebnisse zum Einsatz von Simulationen im deutschsprachigen Raum. Diese sind untergliedert nach Methoden, dem Umgang mit einzelnen Methoden inklusive deren Herausforderungen sowie dem vorhandenen Know-how und verfügbaren Quellen. Motiviert wurde die vorliegende Studie durch erste empirische Ergebnisse zum Umgang mit Simulationsmethoden im deutschsprachigen Raum aus dem Jahre 2011 (Meyer/Romeike/ Spitzner 2012). Die aktuelle Studie, durchgeführt in 2014, greift Teilaspekte dieser Erhebung auf und hat den Anspruch, die generellen Ergebnisse aus dem Jahr 2011 auf zeitliche Konsistenz und Stabilität zu prüfen. Weiterhin besteht ein Hauptziel im Erlangen eines Überblicks zum aktuellen Wissensstand bezüglich Simulationsmethoden auf verschiedenen Unternehmensebenen. Abschließend wird ein besonderes Augenmerk auf die Haltung von Anwendern von Simulationen gegenüber dieser Methode gelegt.
1865 Downloads 01.03.2016
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Das Jahrbuch 2015 der Gesellschaft für Risikomanagement und Regulierung erscheint nun zum vierten Mal und berichtet zum einen über die FIRM-Arbeit, zum anderen gibt es mit einer Auswahl von 26 Fachbeiträgen renommierter Autoren einen Überblick zu aktuellen Risikomanagement- und Regulierungsfragen.
Romeike 13596 Downloads 02.04.2015
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In den vergangenen Artikeln dieser Serie sind wir im Zuge der Einführung in Lévy-Prozesse und Optionspreisbewertung in Lévy-Modellen immer wieder auf Sprungprozesse mit unendlicher Aktivität gestoßen. Solche unendlich aktiven Lévy-Prozesse erscheinen aufgrund ihrer Eigenschaft, innerhalb endlicher Zeiträume unendlich oft zu springen, auf den ersten Blick sehr unhandlich. Sie sind auch weniger intuitiv verständlich im Vergleich zu Lévy-Prozessen mit endlicher Aktivität, welche eben nur endlich oft in einem beliebigen endlichen Zeitraum springen. Nichtsdestotrotz haben wir in den bisherigen Teilen bereits gesehen, dass es einige unendlich aktive Lévy-Prozesse gibt, die sowohl aufgrund ihrer statistischen Eigenschaften, als auch wegen ihrer mathematischen Handhabbarkeit sehr gut geeignet sind, um Dynamiken von Asset-Wertprozessen zu beschreiben. Dennoch ist ein Finanzmarktmodell oft erst dann sinnvoll einsetzbar, wenn es möglich ist, Preisprozesspfade effizient zu simulieren. Aber wie simuliert man unendlich viele Sprünge? Genau dieser Frage widmen wir uns in dem heutigen Teil unserer Serie.
[Autoren: Asma Khedher/Thorsten Schulz; Quelle: RISIKO MANAGER 03/2015, S. 1, 8-10]
asma-khedher_thorsten-schulz 1760 Downloads 03.03.2015
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Die bisherigen Teile dieser Serie haben uns in die Mathematik der Lévy-Prozesse eingeführt. Das auffälligste Merkmal von Lévy-Prozessen liegt in der Modellierung von Sprüngen. Teil 1 (siehe RiskNET eLibrary) erläuterte die daraus erwachsenden Vorteile für die realistische Abbildung von Aktienkursen in mathematischen Marktmodellen. In Teil 3 (siehe RiskNET eLibrary) haben wir die Optionspreisbewertung in solchen Modellen kennengelernt, bevor der bisher letzte Teil (siehe RiskNET eLibrary) mit der FFT-Methode (Fast Fourier Transform) einen besonders schnellen numerischen Ansatz zur Preisfindung von europäischen Optionen in Lévy-Modellen erklärt hat, siehe auch Carr/Madan sowie Raible [vgl. Carr/Madan 1999 und Raible 2000].
[Autoren: Kathrin Glau, Maximilian Gaß, Lehrstuhl für Finanzmathematik, Technische Universität München, Quelle: RISIKO MANAGER 25-26/2014, S. 17-24]
kathringlau 2307 Downloads 17.12.2014
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In Teil 1 unserer Serie "Risikomanagement mit Sprungprozessen" (siehe RiskNET eLibrary sowie RISIKO MANAGER 15/2014) lernten wir Lévy-Prozesse als nützliches Werkzeug für die Modellierung von Preisprozessen mit Sprüngen kennen. Wir führten die Klasse der exponentiellen Lévy-Modelle ein und behandelten statistische Eigenschaften und Methoden zur Parameterschätzung. Dabei sahen wir, dass Lévy-Modelle einige am Markt beobachtbare Phänomene, wie beispielsweise schwere Ränder der Renditen oder die Asymmetrie von Gewinnen und Verlusten, sehr gut beschreiben können. In diesem Kapitel widmen wir uns der Optionsbewertung innerhalb der Lévy-Modellklasse.
[Autoren: Asma Khedher/Thorsten Schulz; Quelle: RISIKO MANAGER 20/2014, S. 13-18]
khedher 2951 Downloads 03.10.2014
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In diesem Text besprechen wir eine wichtige Klasse von stochastischen Prozessen, benannt nach dem französischen Stochastiker Paul Lévy (1886-1971). Diese Klasse enthält, neben der sehr bekannten Brown‘schen Bewegung, auch allgemeinere Prozesse mit Sprüngen, welche in der heutigen Praxis des Risikomanagements noch relativ schwach verbreitet sind. Solche Sprungprozesse sind aber insbesondere für die Modellierung von Aktienprozessen sehr interessant und finden darüber hinaus auch Anwendung in anderen Gebieten der Risikotheorie. Beispiele sind die Versicherungsmathematik (Cramér-Lundberg-Modell und dessen Erweiterungen) oder die Kreditrisikoanalyse (strukturelle Modelle für Firmenausfälle).
[Autoren: Dr. Asma Khedher und Prof. Dr. Matthias Scherer, Lehrstuhl für Finanzmathematik, Technische Universität München]
matthias_scherer 7752 Downloads 24.07.2014
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