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Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Mathematik Stochastik, Note: 2,0, FriedrichSchillerUniversitt Jena (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultt), 20 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit widmet sich der entscheidenden Bedeutung der Wahl eines geeigneten Risikomodells, indem mittels zweier verschiedener Value at Risk bzw Conditional Value at Risk (expected shortfall) Berechnungsmethoden der Historische Simulation und der Monte Carlo Simulation fr jeweils gleiche Portfolien berprft wird, ob diese trotz theoretisch gleichen Risikos zu verschiedenen Ergebnissen fhren. Das Ziel ist es dabei, folgende Kernfragen zu beantworten: I.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Hhe der jeweiligen Risikokennzahl? II.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Anzahl der Flle, die von der Risikokennzahl nicht erfasst werden? III.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Hhe der Eigenkapitalunterlegung? IV.Welche Auswirkung hat die Wahl der Risikokennzahl (VaR oder CVaR) auf die Hhe der Eigenkapitalunterlegung? V.Welche Auswirkung hat die Wahl der Berechnungsmethode auf die Prferenzreihenfolge eines Entscheiders, der a) nur aufgrund der Risikokennzahl und b) nur aufgrund der Hhe der Eigenkapitalunterlegung entscheidet? VI.Welche Auswirkung hat die Wahl der Risikokennzahl auf die Prferenzreihenfolge eines Entscheiders, der nur aufgrund der Hhe der Risikokennzahl entscheidet? Zur Beantwortung dieser Fragen werden in Kapitel 2 grundlegende berlegungen zur Messung von Marktrisiken bei der Kapitalanlage durchgefhrt. Die beiden Risikokennzahlen VaR und CVaR werden ausfhrlich erlutert und verglichen. Am Ende des Kapitels wird das bereits erwhnte Backtesting in der speziellen Form der Basler Ampel" dargestellt. Daraufhin werden in Kapitel 3 die beiden unterschiedlichen Berechnungsmethoden Historische Simulation" und Monte Carlo Simulation" mit
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