Value-at-Risk Konzepte für Finanzdienstleister

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Trotz der großen Bedeutung von VAR-Ansätzen liefern die bisher in der Finanzwirtschaft existierenden Methoden keine zufriedenstellenden Schätzungen. Der Hauptnachteil ist das Fehlen eines überzeugenden, einheitlichen Modells, das die folgenden, allgemein bei Finanzdaten wie Kapitalerträgen, Zinssätzen, Wechselkursen und Aktien zu beobachtenden Phänomene berücksichtigt:- Renditeprozesse, deren Verteilung "heavy tails" aufweisen,- zeitlich und stochastisch sich ändernde Schwankungsbreiten sowie- kurz- und langfristige Abhängigkeiten....Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, Modelle zu entwickeln, die die oben angeführten, empirisch beobachteten Eigenschaften mit einbeziehen, und auf ihrer Basis präzisere bzw. sicherere VAR-Schätzungen zu bestimmen. Die aus dem Versicherungsbereich stammenden Verteilungsansätze werden als Modell für die Innovationen in einem ARMA-GARCH (oder ARMA-fractional GARCH) vorgeschlagen, und die daraus resultierenden VAR-Schätzer sollen mit den klassischen VAR-Werten bei Finanzmarktdaten und mit den in Embrechts, Klüppelberg und Mikosch (1997) erwähnten Quantilschätzern bei Versicherungsdaten verglichen werden.