Messung des Downside Risk: Theorie und Implementierung
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Stabilität der internationalen Finanzmärkte ist eine wichtige Voraussetzung für Wohlstand und Wachstum. Geringe oder negative Wachstumsraten, höhere Arbeitslosenquoten und größere Staatsdefizite waren als Auswirkungen der letzten Finanzkrise auf die Realökonomie weltweit beobachtbar. Das Ziel des Forschungsvorhabens war die Verbesserung von Methoden zur Quantifizierung des Downside Risk von Finanzpositionen und -portfolios. Dabei sollten sowohl Fragen zur grundsätzlichen Methodologie als auch zur Implementierung beantwortet werden. Erstes Teilziel des Projekts war die Messung von Liquiditätsrisiken. Diese basieren auf zwei Säulen, nämlich Preiseffekten und der individuellen Finanzsituation von Marktakteuren. Im Projekt wurde ein neues operationalisierbares Verfahren zur Messung von Liquiditätsrisiken entwickelt, das sehr gut zu einer präventiven Kontrolle vor Eintritt von ungünstigen Szenarios geeignet ist. Wie in Solvency II und Basel III üblich, wurde dabei Risiko monetär quantifiziert. Allgemeiner können Kapitalanforderungen mittels mehrerer Währungen oder Government Bonds gemessen werden. Ein solcher Ansatz führt auf einen interessanten Zusammenhang mit der Theorie der mengenwertigen Risikomaße. Konzeptionell haben sich so weiterführende Projekte ergeben: einerseits zu Liquiditätsrisiken, andererseits zu systemischen Risiken in Netzwerkmodellen von Finanzinstitutionen. Das zweite Teilziel bestand in der intelligenten Berechnung oder Schätzung von Risikomaßen. Große Banken und Versicherungen analysieren ihre Ertragskraft und ihre Risiken heute oft auf Basis von internen Modellen. Dazu werden dynamische, stochastische Bilanzprojektionen generiert, die dann numerisch ausgewertet werden müssen. Eine wichtige Aufgabe besteht in der Quantifizierung der Risiken sowie der Bewertung der zukünftigen Erträge und Kosten eines Unternehmens. Sowohl bei der Risikomessung als auch bei der Bewertung von Cash Flows werden Risikomaße eingesetzt, die in internen Modellen i.d.R. auf Grundlage von Monte-Carlo-Simulationen berechnet werden müssen. Zur numerischen Berechnung dieser Risikomaße wurden effiziente Verfahren entwickelt. Anwendungen, die im Projekt betrachtet wurden, stellen die marktkonsistente Bewertung von stochastischen Versicherungsbilanzen (Market Consistent Em- bedded Value) und die Berechnung von Risikokapital (Risk Capital, Solvency Capital Requirement) dar. Dieses beinhaltet z.B. auch eine Analyse von Kredit- und Mortalitätsrisiken. Eine neue Anwendung von Risikomaßen, die sich im Rahmen des Projektes ergeben hat, betrifft die Allokation von finanziellen Ressourcen zum Schutz von Umwelt und Klima. Die Relevanz moderner Portfoliooptimierung und eines adäquaten Risikomanagements für dieses Thema
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Improving Risk Assessment for Biodiversity Conservation. PNAS 109(35): E2304, 2012
S. Weber, J. Dunkel
- Liquidity-Adjusted Risk Measures. Mathematics and Financial Economics, 7(1), 69-91, 2013
S. Weber, W. Anderson, A.-M. Hamm, T. Knispel, M. Liese und T. Salfeld
- Stochastic Mortality Models: An Infinite-Dimensional Approach. Finance and Stochastics, 18(1), 209-248, 2014
S. Weber, S. Tappe
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00780-013-0219-2)
