Ziel dieser Arbeit ist es, den theoretischen Aufbau des Value at Risk-Ansatzes zu erläutern, seine praktische Anwendung im Rahmen einer empirischen Fallstudie darzulegen und am Ende eine kritische Würdigung des Ansatzes vorzunehmen. Zusätzlich werden am Ende der Arbeit noch weitere, möglicherweise geeignetere, Ansätze zur Risikoquantifizierung vorgestellt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
1.2 Vorgehensweise
2 Value at Risk-Ansatz
2.1 Definition des Value at Risk
2.2 Grundprinzip des Value at Risk
2.3 Prämissen zur Ermittlung des Value at Risk
2.4 Berechnungsmethoden des Value at Risk
2.5 Ermittlung des Value at Risk durch historische Simulation
3 Empirische Fallstudie zum Value at Risk der Adidas Aktie
3.1 Ausgangssituation und Aufbau der Fallstudie
3.2 Ermittlung der Monatsrenditen
3.3 Häufigkeitsverteilung der Renditen
3.4 Test auf Normalverteilung der Rendite
3.5 Exkurs: Risikoabschätzung bei Normalverteilungsannahme
3.6 Visualisierung der Aktienentwicklung
3.7 Value at Risk
3.8 Zusammenfassung der Fallstudie
4 Beurteilung des Value at Risk-Ansatzes
4.1 Kritische Würdigung
4.2 Verbesserungsmöglichkeiten und alternative Ansätze
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den theoretischen Aufbau des Value at Risk (VaR)-Ansatzes sowie dessen praktische Anwendbarkeit anhand einer empirischen Fallstudie für eine Adidas-Aktienposition. Ziel ist es, die Eignung der historischen Simulation zur Risikoquantifizierung kritisch zu beleuchten und alternative Risikomaße vorzustellen.
- Theoretische Grundlagen und Berechnungsmethoden des Value at Risk
- Empirische Analyse von Adidas-Monatsrenditen mittels historischer Simulation
- Statistische Überprüfung der Normalverteilungsannahme
- Kritische Würdigung der Vorteile und Limitationen des VaR-Ansatzes
- Vorstellung alternativer Risikomaße und Instrumente zur Risikobewertung
Auszug aus dem Buch
2.1 Definition des Value at Risk
Der Begriff des VaR stammt aus dem Risikomanagement und ist der Versuch das Gesamtrisiko eines Portfolios in einer einzigen Kennzahl zusammenzufassen.4 Das Risikomaß VaR wird von Risikomanagern, Fondsmanagern und Finanzinstituten gleichermaßen eingesetzt und beschreibt:
• den erwarteten maximalen Wertverlust einer Risikoposition (z. B. eines Wertpapiers oder eines Portfolios) in Geldeinheiten,
• der innerhalb eines bestimmten Zeitraums (Haltedauer),
• unter üblichen Marktbedingungen,
• mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (Konfidenzniveau) nicht überschritten wird.5
Damit stellt der VaR ein monetäres Risikomaß dar. Dieses spiegelt das Verlustpotenzial einer Risikoposition als Reaktion auf Marktwertminderungen wider.6
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik von Aktieninvestments unter Unsicherheit ein und definiert den Value at Risk als verlustorientiertes Risikomaß, dessen theoretischer Aufbau und praktische Anwendung im Fokus der Arbeit stehen.
2 Value at Risk-Ansatz: Dieses Kapitel erläutert die Definition, das Grundprinzip sowie die Prämissen zur Ermittlung des Value at Risk und stellt verschiedene Berechnungsmethoden, wie die historische Simulation, gegenüber.
3 Empirische Fallstudie zum Value at Risk der Adidas Aktie: Die Fallstudie demonstriert die Anwendung des VaR-Konzepts auf Basis historischer Monatsrenditen der Adidas-Aktie, einschließlich statistischer Tests und einer Quantilsbetrachtung zur Risikobestimmung.
4 Beurteilung des Value at Risk-Ansatzes: Dieses Kapitel würdigt den VaR-Ansatz kritisch hinsichtlich seiner Stärken und Schwächen und erörtert alternative Instrumente wie den Conditional Value at Risk sowie Stresstests.
5 Fazit: Das Fazit fasst zusammen, dass der VaR bei korrekter Interpretation ein nützliches Instrument zur Risikoabschätzung ist, jedoch aufgrund seiner Mängel und der Abhängigkeit von historischen Daten nicht isoliert angewendet werden sollte.
Schlüsselwörter
Value at Risk, Risikomanagement, Historische Simulation, Adidas Aktie, Aktieninvestment, Downside-Risiko, Portfoliomanagement, Konfidenzniveau, Normalverteilung, Renditeverteilung, Risikobewertung, Finanzmarktrisiken, Volatilität, Conditional Value at Risk, Quantitative Analyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Value at Risk-Ansatz als Methode zur Quantifizierung finanzieller Risiken bei Aktieninvestments.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen umfassen die theoretischen Grundlagen des Risikomanagements, die statistische Analyse von Aktienrenditen sowie die kritische Bewertung und Anwendung des VaR-Modells.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, den VaR theoretisch zu fundieren, seine Anwendung praktisch anhand einer empirischen Fallstudie zu zeigen und ihn kritisch mit alternativen Methoden zu vergleichen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt die Methode der historischen Simulation zur Bestimmung des VaR, unterstützt durch statistische Analysen (z. B. Shapiro-Wilk-Test) mit Microsoft Excel und IBM SPSS.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden der theoretische Hintergrund des VaR, die Durchführung einer Fallstudie mit Adidas-Aktienrenditen und die anschließende kritische Würdigung des Ansatzes diskutiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Value at Risk, historische Simulation, Risikomanagement, Normalverteilung, Downside-Risiko und Portfolioanalyse.
Warum wurde für die Fallstudie die historische Simulation gewählt?
Aufgrund des durchgeführten Shapiro-Wilk-Tests konnte keine Normalverteilung der Adidas-Aktienrenditen nachgewiesen werden, weshalb sich die historische Simulation als sinnvoller erwies als parametrische, auf Normalverteilung basierende Verfahren.
Welcher Nachteil des Value at Risk wird besonders hervorgehoben?
Der Hauptnachteil ist, dass der VaR nur einen Punkt der Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreibt und keine Information über die Höhe potenzieller Verluste bei Überschreitung des VaR-Wertes liefert.
- Quote paper
- David Nitsch (Author), 2017, Value at Risk using Frequencies Advanced, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/438012
