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Humboldt University of Berlin

1. Bricke, Thomas. Optimaler Beobachtungszeitraum in der Historischen Simulation.

Degree: Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, 2019, Humboldt University of Berlin

Die Historische Simulation zählt zu den Standardverfahren der Marktpreisrisikomessung. Eine wesentliche Modellannahme ist dabei die Wahl des Beobachtungszeitraums, aus dem die Szenarien für die Risikomessung generiert werden. Die vorliegende Arbeit setzt dabei den Fokus auf die Zinsposition des sogenannten "gleitenden Zehners", der als passive Fristentransformationsstrategie oder als Methode zur Eigenkapitalanlage Bedeutung hat. Zur Bestimmung des barwertorientierten Verlustrisikos wird für diese Position ein Index gebildet, für den ein geeignetes Volatilitätsmodell ermittelt wird. Durch Volatilitätsanalysen werden Phasen erhöhten Risikos identifiziert und Kandidaten für eine geeignete Parametrisierung der Beobachtungsperiode formuliert. Für diese Kandidaten erfolgt ein Modellvergleich auf Grundlage des Backtestings ihrer mittels Historischer Simulation ermittelten Risikowerte. Schließlich wird das zuvor gefundene Volatilitätsmodell verwendet, um alternative, fiktive Pfade der Datenhistorie zu simulieren. Auf dieser Grundlage werden die Kandidaten erneut einander gegenübergestellt, um eine optimale Wahl des Beobachtungszeitraums zu treffen.

The Historical Simulation is a standard method for computing Market Risk. A fundamental assumption is the choice of the historical time window for generating the scenarios. The present thesis focusses on an interest rate position equally distributed over ten years. This positioning is an important strategy in asset liability management, e.g. for equity investment or term transformation. Its present value is represented by an index for which a time series analysis is discussed. Periods of high volatility are identified and possible candidates for the optimal time window are concluded. These candidates are compared with respect to their backtesting results in the Historical Simulation. Moreover, the time series model from before is used to draw fictional alternative trajectories for the position’s value index. Based on these scenarios, the candidates are compared again to eventually find an optimal choice for the time window.

Advisors/Committee Members: Härdle, Wolfgang Karl (referee), Werwatz, Axel (referee).

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APA (6th Edition):

Bricke, T. (2019). Optimaler Beobachtungszeitraum in der Historischen Simulation. (Masters Thesis). Humboldt University of Berlin. Retrieved from 10.18452/20091; http://edoc.hu-berlin.de/18452/20876

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bricke, Thomas. “Optimaler Beobachtungszeitraum in der Historischen Simulation.” 2019. Masters Thesis, Humboldt University of Berlin. Accessed July 20, 2019. 10.18452/20091; http://edoc.hu-berlin.de/18452/20876.

MLA Handbook (7th Edition):

Bricke, Thomas. “Optimaler Beobachtungszeitraum in der Historischen Simulation.” 2019. Web. 20 Jul 2019.

Vancouver:

Bricke T. Optimaler Beobachtungszeitraum in der Historischen Simulation. [Internet] [Masters thesis]. Humboldt University of Berlin; 2019. [cited 2019 Jul 20]. Available from: 10.18452/20091; http://edoc.hu-berlin.de/18452/20876.

Council of Science Editors:

Bricke T. Optimaler Beobachtungszeitraum in der Historischen Simulation. [Masters Thesis]. Humboldt University of Berlin; 2019. Available from: 10.18452/20091; http://edoc.hu-berlin.de/18452/20876

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