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Statistische Schätzung des Value-at-Risk zur Marktrisikoquantifizierung

Über Statistische Schätzung des Value-at-Risk zur Marktrisikoquantifizierung

Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 2,0, Brandenburgische Technische Universität Cottbus, Sprache: Deutsch, Abstract: Es gibt viele Ansätze, Risiken innerhalb der Finanzwirtschaft zu bewerten. Während beidseitige Risikomaße (zum Beispiel die Standardabweichung) Schwankungen um einen Erwartungswert betrachten, handelt es sich bei dem Value-at-Risk (VaR) um ein einseitiges, rein verlustorientiertes Risikomaß. Im ersten Teil dieser Arbeit steht die Definition des VaR im Hinblick auf diskrete und hauptsächlich stetige Gewinn- und Verlustverteilungen im Mittelpunkt. Im zweiten Teil werden parametrische und nichtparametrische Schätzmethoden gegenübergestellt und die VaR-Berechnung unter Verwendung des Varianz-Kovarianz-Modells und der historischen Simulation an Beispielen demonstriert.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9783346102690
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 20
  • Veröffentlicht:
  • 18. Februar 2020
  • Ausgabe:
  • 20001
  • Abmessungen:
  • 148x2x210 mm.
  • Gewicht:
  • 45 g.
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Beschreibung von Statistische Schätzung des Value-at-Risk zur Marktrisikoquantifizierung

Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 2,0, Brandenburgische Technische Universität Cottbus, Sprache: Deutsch, Abstract: Es gibt viele Ansätze, Risiken innerhalb der Finanzwirtschaft zu bewerten. Während beidseitige Risikomaße (zum Beispiel die Standardabweichung) Schwankungen um einen Erwartungswert betrachten, handelt es sich bei dem Value-at-Risk (VaR) um ein einseitiges, rein verlustorientiertes Risikomaß.

Im ersten Teil dieser Arbeit steht die Definition des VaR im Hinblick auf diskrete und hauptsächlich stetige Gewinn- und Verlustverteilungen im Mittelpunkt. Im zweiten Teil werden parametrische und nichtparametrische Schätzmethoden gegenübergestellt und die VaR-Berechnung unter Verwendung des Varianz-Kovarianz-Modells und der historischen Simulation an Beispielen demonstriert.

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