Mathematische Modellierung zur Ermittlung der kurz- und langfristigen Liquiditätsrisiken in Kreditinstituten sowie Entwicklung eines geeigneten Frühwarnsystems / Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen Bd.Band 924 (PDF)
Diplomarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Mathematik - Sonstiges, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universität München (Mathematik - Lehrstuhl Finanzmathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Finanzkrise 2008 zeigte deutlich auf, dass sowohl von den...
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Produktinformationen zu „Mathematische Modellierung zur Ermittlung der kurz- und langfristigen Liquiditätsrisiken in Kreditinstituten sowie Entwicklung eines geeigneten Frühwarnsystems / Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen Bd.Band 924 (PDF)“
Diplomarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Mathematik - Sonstiges, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universität München (Mathematik - Lehrstuhl Finanzmathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Finanzkrise 2008 zeigte deutlich auf, dass sowohl von den Aufsichtsbehörden als auch von den Kreditinstituten die Signifikanz der Liquiditätsrisiken massgeblich unterschätzt wurden. In Folge dessen erarbeitete die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht eine Neufassung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement, die im März 2009 vorgelegt wurden und Weiterentwicklungen bezüglich Liquiditätsrisiken, Risikoaggregation und Stresstests beinhaltet. Damit Kreditinstitute die neuen Anforderungen erfüllen können, arbeitet die RC Banken Gruppe an der Entwicklung eines Frühwarnsystems, mit dem Gefahren für die Zahlungsfähigkeit eines Instituts, unter Verwendung von Stresstests, frühzeitig erkannt werden können. Der Prototyp dieses Systems wird in dieser Arbeit näher erläutert. Dabei handelt es sich um eine Software, die für Experten auf dem Gebiet des Risikomanagements entwickelt wurde. Mittels des Systems sind Risikomanager
von Banken in der Lage die Liquiditätsrisiken des betrachteten Kreditinstitutes zu quantifizieren. Die im Frühwarnsystem verwendeten Komponenten werden vor den Erklärungen zur Software ausführlich beschrieben, wobei dies bestimmte Verteilungen aus der Extremwerttheorie, die Peaks-over-Threshold Methode, die Liquiditätsablaufbilanz und der Liquidity Value at Risk sind. Darüber hinaus erfolgt die Denfinition des Liquiditätsrisikos aus mehreren Betrachtungsweisen, ein Abschnitt über die Maximum-Likelihood-Schätzung, Ausführungen zu den mathematischen Eigenschaften von Risikomassen sowie
Beschreibungen klassischer Risikokennziffern und der Kennzahlen zur Quantifizierung von Liquiditätsrisiken. Die vorgestellten klassischen Kennziffern sind der Value at Risk und der Expected Shortfall, während die Erläuterungen zu den Liquiditätsrisikokennzahlen, neben dem im Frühwarnsystem integrierten Liquidity Value at Risk, den Liquidity
at Risk sowie den Dynamic Liquidity at Risk umfassen.
von Banken in der Lage die Liquiditätsrisiken des betrachteten Kreditinstitutes zu quantifizieren. Die im Frühwarnsystem verwendeten Komponenten werden vor den Erklärungen zur Software ausführlich beschrieben, wobei dies bestimmte Verteilungen aus der Extremwerttheorie, die Peaks-over-Threshold Methode, die Liquiditätsablaufbilanz und der Liquidity Value at Risk sind. Darüber hinaus erfolgt die Denfinition des Liquiditätsrisikos aus mehreren Betrachtungsweisen, ein Abschnitt über die Maximum-Likelihood-Schätzung, Ausführungen zu den mathematischen Eigenschaften von Risikomassen sowie
Beschreibungen klassischer Risikokennziffern und der Kennzahlen zur Quantifizierung von Liquiditätsrisiken. Die vorgestellten klassischen Kennziffern sind der Value at Risk und der Expected Shortfall, während die Erläuterungen zu den Liquiditätsrisikokennzahlen, neben dem im Frühwarnsystem integrierten Liquidity Value at Risk, den Liquidity
at Risk sowie den Dynamic Liquidity at Risk umfassen.
Bibliographische Angaben
- Autor: Maximilian Härtel
- 2014, 1. Auflage, 136 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3656672652
- ISBN-13: 9783656672654
- Erscheinungsdatum: 16.06.2014
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 7.08 MB
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