Für jegliche Art der Entscheidungsfindung in der heutigen Geschäftswelt charakteristisch ist das Abwägen von Chancen und Risiken, die aus getroffenen Entscheidungen resultieren. Chancen oder Risiken kann man selten mit nur einem Parameter beschreiben – es sind vielmehr Bandbreiten in denen diese rangieren. Innerhalb dieser Bandbreiten können einzelne Werte mit höherer Wahrscheinlichkeit auftreten als andere Werte.
Mittels der Monte Carlo Simulation und gesteigerter Rechenleistung ist es heutzutage kein Problem mehr, Szenarien der Realwelt in einem vereinfachten Modell darzustellen. Diese Simulationen finden Anwendung in vielen wissenschaftlichen Disziplinen wie bspw. in der Physik, Chemie, Medizin, Informatik, Mathematik und Statistik – vor al-
lem aber in den Bereichen, wo die Durchführung einer Studie ökonomisch nicht lohnenswert ist, oder ein Experiment einfach zu gefährlich wäre. Auch in der Finanzwirtschaft spielt die Monte Carlo Simulation eine bedeutende Rolle. Ob für die Prämienberechnung bei Versicherungen oder für die Preisfestsetzung von Wertpapieren – die Einsatzmöglichkeiten der Monte Carlo Methoden sind vielseitig. Dank steigender Leistungsfähigkeit von Computern haben MC-Methoden wieder Einzug in viele Industrien gefunden.
Inhaltsverzeichnis
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
TABELLENVERZEICHNIS
FORMELVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG
1.1 Gang der Arbeit
1.2 Begriffserklärung
2 KLASSISCHE FINANZINSTRUMENTE: BEWERTUNGSMODELLE
2.1 Bewertung von Anleihen
2.2 Aktien - Bewertung und Preisbildung
2.3 Bewertung derivativer Finanzinstrumente
3 ANWENDUNGSMÖGLICHKEITEN DER MONTE-CARLO-SIMULATION
4 ANWENDUNGSBEREICHE IN DER FINANZWIRTSCHAFT
4.1 NPV-Berechnungen von Investitionsvorhaben
4.2 Private Equity und Venture Capital - Szenarioanalysen
4.3 Anwendungsmöglichkeiten in der Versicherungsindustrie
4.4 Anwendungsbereiche für Fondsgesellschaften & im Bankenwesen
4.5 Monte-Carlo-Methoden im Portfoliomanagement
4.5.1 Simulation von Aktienkursen
4.5.2 Preisfindung bei Zertifikaten
5 OPTIONEN: DAS BLACK/SCHOLES MODELL & MONTE-CARLO-METHODEN
5.1 Optionsbewertungsmodelle - ein Überblick
5.2 Das Black/Scholes Modell
5.3 Beispiel: Calloption auf eine dividendenlose Aktie - Simulation
5.3.1 Funktionsweise des Modells
5.3.2 Excel-Formelübersicht
5.4 Preisfestsetzung von Anleihen mit eingebetteten Optionen
5.5 Preisfestsetzung von asiatischen Optionen
5.5.1 Grundbegriffe und Ausgangslage
5.5.2 Problemstellung
5.5.3 Forschungsergebnisse
6 VOR- UND NACHTEILE DER MC-SIMULATION
7 ZUSAMMENFASSUNG
8 AUSBLICK
LITERATURVERZEICHNIS
- Arbeit zitieren
- Stefan Diethart (Autor:in), 2008, Monte Carlo Methoden in der Finanzwirtschaft, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/190165
