Nichtlineare Abhängigkeitsmaße. Messung von Abhängigkeiten mithilfe von Copulas
AUTHOR | Mechnik, Christian |
PUBLISHER | Grin Verlag (07/26/2007) |
PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Brse, Versicherung, Note: 1,0, Ludwig-Maximilians-Universitt Mnchen (Finance & Banking), Veranstaltung: Seminar zum Risikomanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Standardm ig werden in der multidimensionalen Risikomessung zur Bercksichtigung von Abhngigkeiten der Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson oder Rangkorrelationskoeffizienten verwendet. Diese Abhngigkeitsma e basieren auf der Annahme, dass Renditen von Finanzmarktinstrumenten durch die Normalverteilung approximiert werden knnen. Mit der wachsenden Erkenntnis, dass im Zuge der Entwicklung komplexer Finanzmarktinstrumente die These normalverteilter Zufallsvariablen zugunsten von asymmetrischen und leptokurtischen (fat-tailed) Verteilungen zurckgewiesen werden muss, steigt auch die Notwendigkeit, das Verstndnis von Abhngigkeiten grundlegend zu berdenken. berdies weisen Finanzmarktbeobachtungen asymmetrische Abhngigkeiten auf, die sich in einer hheren Korrelation negativer als positiver Entwicklungen zeigen. Damit knnen grundlegende Annahmen fr den Value at Risk (VaR) nicht gehalten werden. bergreifende Definitionen von Abhngigkeiten sind gefordert. Copula-Funktionen beseitigen die bekannten Nachteile linearer Risikoma e, die eine gleichm ig starke Abhngigkeit von Zeitreihen ber den gesamten Trger der Verteilung, auch an den Rndern, unterstellen. Stattdessen werden die Abhngigkeiten mithilfe von Copulas funktional modelliert und knnen in den kritischen Bereichen besonders ausgeprgt sein. Die flexible Einsatzmglichkeit von Copula-Funktionen zur Modellierung multivariater Abhngigkeiten wird durch das Theorem von Sklar deutlich, nach dem sich multivariate Verteilungen in univariate Randverteilungen und die Abhngigkeitsstruktur zerlegen lassen. Anhand zweier simulierter, abhngiger Wertpapiere mit Student's-t-Marginalverteilungen werden ausgewhlte Copula-Familien elliptischer und Archimedischer Copulas vorgestellt u
Show More
Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783638673129
ISBN-10:
363867312X
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
68
Carton Quantity:
104
Product Dimensions:
5.83 x 0.16 x 8.27 inches
Weight:
0.22 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Business & Economics | Industries - General
Business & Economics | Finance - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Brse, Versicherung, Note: 1,0, Ludwig-Maximilians-Universitt Mnchen (Finance & Banking), Veranstaltung: Seminar zum Risikomanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Standardm ig werden in der multidimensionalen Risikomessung zur Bercksichtigung von Abhngigkeiten der Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson oder Rangkorrelationskoeffizienten verwendet. Diese Abhngigkeitsma e basieren auf der Annahme, dass Renditen von Finanzmarktinstrumenten durch die Normalverteilung approximiert werden knnen. Mit der wachsenden Erkenntnis, dass im Zuge der Entwicklung komplexer Finanzmarktinstrumente die These normalverteilter Zufallsvariablen zugunsten von asymmetrischen und leptokurtischen (fat-tailed) Verteilungen zurckgewiesen werden muss, steigt auch die Notwendigkeit, das Verstndnis von Abhngigkeiten grundlegend zu berdenken. berdies weisen Finanzmarktbeobachtungen asymmetrische Abhngigkeiten auf, die sich in einer hheren Korrelation negativer als positiver Entwicklungen zeigen. Damit knnen grundlegende Annahmen fr den Value at Risk (VaR) nicht gehalten werden. bergreifende Definitionen von Abhngigkeiten sind gefordert. Copula-Funktionen beseitigen die bekannten Nachteile linearer Risikoma e, die eine gleichm ig starke Abhngigkeit von Zeitreihen ber den gesamten Trger der Verteilung, auch an den Rndern, unterstellen. Stattdessen werden die Abhngigkeiten mithilfe von Copulas funktional modelliert und knnen in den kritischen Bereichen besonders ausgeprgt sein. Die flexible Einsatzmglichkeit von Copula-Funktionen zur Modellierung multivariater Abhngigkeiten wird durch das Theorem von Sklar deutlich, nach dem sich multivariate Verteilungen in univariate Randverteilungen und die Abhngigkeitsstruktur zerlegen lassen. Anhand zweier simulierter, abhngiger Wertpapiere mit Student's-t-Marginalverteilungen werden ausgewhlte Copula-Familien elliptischer und Archimedischer Copulas vorgestellt u
Show More
List Price $40.90
Your Price
$38.86