Dynamic Semiparametric Factor Models and Asset Valuation

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Im SFB 373 haben wir die Anpassung options-basierter ökonomischer Modelle an EUREX Finanzmarktdaten studiert. Dieses Projekt führt die begonnenen Untersuchungen auf diesem Schwerpunktfeldern fort. Komplexe Investitionsentscheidungssituation unter Unsicherheit können durch die Ergebnisse dieses Projektes besser verstanden und die empirisch angepassten Modelle für das Risiko-Controlling genutzt werden. Gleichzeitig soll durch die empirischen Untersuchungen ein Beitrag zu besseren Anlageentscheidungen und Kreditvergabeentscheidungen geleistet werden. Zwei Bereiche verdienen besonderes Interesse: der erste Bereich wird sich auf Investitionsentscheidungen in Immobilien konzentrieren. Die große Flexibilität bei solchen Entscheidungen lässt sich sehr gut mit dem Realoptionsansatz modellieren, der Wahlmöglichkeiten explizit bewertet. Trotz des Erfolges dieses Ansatzes in der theoretischen ökonomischen Literatur stehen Studien zur empirischen Relevanz noch weitgehend aus. Bewertungen von Immobilien sind auch auf der Finanzierungsseite von großem Interesse, weshalb empirisch das Kreditrisiko von Immobilienkrediten untersucht werden sollen. Die CASE Datenbank MD Base verfügt über ein großes Panel von Immobilientransaktionen. Beiträge werden durch eine Anwendung der Theorie realer Optionen bei der Projektentwicklung im Zusammenspiel mit GPLSIM (Generalized Partial Linear Single Index) Modelle erwartet. Der zweite Bereich befasst sich mit der Extraktion von Risikopräferenzen aus Marktdaten. Die am CASE ansässigen Optionsdaten, interest rates und implizierten Volatilitäten (IV) soll weitergeführt werden, da sie für Deutschland und Europa einzigartige Daten bereithält. Diese Datenbank ermöglicht auch einen expliziten Austausch mit Praktikern zu Fragen der Risikoabsicherung und der Konstruktion von Finanzmarktprodukten. Die modellierte Dynamik von hochdimensionalen IV Zeitreihen und der Zeitreihen der implizierten Zustandsdichten (state price densities, SPD) führt natürlicherweise zu Untersuchungen über heterogene Risikopräferenzen und gibt Auskunft über die zeitlich varianten Eigenschaften des stochastischen Diskontfaktors (SDF, auch pricing kernel genannt). Hiervon lassen sich Handelsstrategien ableiten und das Verständnis der Risikostrukturen der Marktteilnehmer bedeutend vertiefen.