Edition Risikomanagement 5.4. Risikoanalysemethoden und Risikomodelle bei Union Investment. Gesetzliche Anforderungen und Risikoquantifi zierung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Edition Risikomanagement 5.4. Risikoanalysemethoden und Risikomodelle bei Union Investment. Gesetzliche Anforderungen und Risikoquantifi zierung"

Transkript

1 Edition Risikomanagement 5.4 Risikoanalysemethoden und Risikomodelle bei Union Investment Gesetzliche Anforderungen und Risikoquantifi zierung

2 Inhalt Abbildungsverzeichnis 2 Tabellenverzeichnis 2 Vorwort 3 1. Einleitung 3 2. Systemvorstellung Systembausteine Inputdaten Qualitätssicherung der Risikokennzahlen 5 3. Risikomethodik Marktrisiken Finanzinstrumente Schätzmethoden Value at Risk Aktienmodell Rentenmodell Stresstest Front-End-Applikation Risikomessung Relative Risikomessung Weiterentwicklungen 18 Literaturverzeichnis 19 Abbildungsverzeichnis 2-1 Bestandteile des Risikomanagementsystems Struktur des Datenhaushalts Ablauf der Monte-Carlo-Simulation Risikoabbildung in der RiskWatch Bausteine eines Bonuszertifikats mit Pay-Off-Funktion ARA -Stresstestergebnis aus Szenarien der DerivateV und Ergebnis aus einer Zinsstrukturänderung bei Anleihen des Fonds Risikozerlegung (VaR) nach Ländern Risikoaufteilung nach Währungen und Finanzinstrumenten Aufteilung des Exposures nach MSCI-Sektoren Bestandteile der TE-Messung Zerlegung des TE nach Sektoren und aktives Exposure bei Währungen Veränderung des aktiven Länderexposures und dadurch bewirkte TE-Anhebung 17 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Parametrisierung der Schätzmethoden 9 Tabelle 2: Risikofaktoren für verzinsliche Finanzinstrumente 11 Tabelle 3: Basel II, IFRS, Stress diverser Risikofaktoren 13 2

3 Vorwort Auch wenn sich die Wirtschaft (vor allem in Deutschland schneller als erwartet) von den Folgen der globalen Finanzkrise erholt, so ist an den Märkten nach wie vor eine hohe Volatilität zu erkennen. In der Folge sind auf der einen Seite zwar die Verlustrisiken größer, auf der anderen Seite steigen aber auch die Chancen auf höhere Erträge im Vergleich zu schwankungsärmeren Zeiten. An diesem Punkt setzt das professionelle Risikomanagement von Union Investment an: Verlustrisiken weitgehend vermeiden Ertragschancen gezielt nutzen Während in den letzten Ausgaben vor allem von einer abstrakten und wissenschaftlichen Perspektive das Problem des zu kontrollierenden Risikos betrachtet wurde, wird in der Ihnen vorliegenden Broschüre auf die konkrete Vorgehensweise bei Union Investment eingegangen und das System beschrieben, das Union Investment zur Risikomessung einsetzt. Transparenz ist für Union Investment von großer Wichtigkeit. Aus diesem Grund möchten wir diesem Anspruch auch weiterhin gerecht werden und mit dem vorliegenden Text einen Einblick in das Risikomanagement von Union Investment geben. Ich wünsche Ihnen eine kurzweilige und interessante Lektüre. Herzlichst, Ihr Alexander Schindler 1. Einleitung Risiken zu messen, zu analysieren und zu kontrollieren bildet den Kern eines jeden Risikomanagementsystems. Nachfolgend werden die bei Union Investment eingesetzten Risikomess- und Risikoanalysemethoden vorgestellt. Die zugrunde liegenden Modelle, die für die Umsetzung der gesetzlichen Anforderungen (Investmentgesetz, Derivateverordnung, UCITS, MaRisk, Solvency II) und zur Risikoquantifizierung notwendig sind, werden am Beispiel der Umsetzung der Derivateverordnung näher betrachtet. Im zweiten Kapitel wird zunächst das von Union Investment eingesetzte Risikomanagementsystem Algorithmics mit seinen wesentlichen Komponenten vorgestellt. Darauf aufbauend wird auf die Qualität der Inputdaten (Markt-, Kurs- und Stammdaten) eingegangen. Das dritte Kapitel behandelt verwendete Risikomethoden, damit verbundene Annahmen und die Definition der Risikoumwelt. Im vierten Kapitel wird die im Risikocontrolling und Portfoliomanagement eingesetzte webbasierte Front-End- Applikation vorgestellt und ihre Potenziale im Risikomanagement aufgezeigt. Abschließend werden in Kapitel fünf Weiterentwicklungen und mögliche Potenziale skizziert. 3

4 2. Systemvorstellung Union Investment setzt mit der Software Algorithmics auf ein weltweit führendes Unternehmen im Risikomanagement. Das Unternehmen ist im Finanzsektor aufgrund seiner maßgeschneiderten Lösungen etabliert und wurde von uns in die deutsche Fondsbranche eingeführt. Seit Jahren ist Algorithmics als Softwareanbieter im Marktrisikosegment Spitzenreiter. 1 Im Jahr 2009 belegte die Software zudem einen der Top-Ränge im gesamten Risk Technology -Segment Systembausteine Damit Risiken konsistent quantifiziert werden können, bedarf es mehrerer Komponenten, die grundsätzlich aufeinander abgestimmt werden müssen. So müssen im Rahmen eines Ex-ante-Simulationsansatzes für den Value at Risk (VaR) Szenarien generiert werden, die über die beobachteten Eigenschaften der relevanten Risikofaktoren verfügen. Diese Ausprägungen müssen sich dann in der jeweiligen Verteilung wiederfinden, um daraus den VaR bestimmen zu können. Die Ergebnisse daraus werden anschließend visualisiert und kommuniziert. Union Investment setzt dafür Algo Suite in Kombination mit einer Front-End-Applikation (ARA ) ein, die diese Anforderung vollumfänglich und konsistent umsetzt. Abbildung 2-1: Bestandteile des Risikomanagementsystems Zufallszahlen Szenariogenerierung für Risikofaktoren Verarbeitung von Zeitreihen Schätzung der Parameter Kovarianzmatrix Algo Scenario Engine (ASE) RiskWatch: Full Valuation Bewertung der Instrumente Full Valuation Stresstests Ermittlung des spezifischen Risikos Sensitivitäten Aggregation auf Portfolio ebene Ergänzung des FX-Risikos Visualisierung der Ergebnisse Risikoanalyse What-If-Analyse Algo Risk Application 1 Vgl. Risk Technology Rankings Vgl. (Aufgerufen am: ). Darüber hinaus wurde das Unternehmen zum führenden Anbieter von Risikomanagementsoftware vom Risk Magazine ausgezeichnet. 4

5 2.2 Inputdaten Jedes Risikomanagementsystem ist nur dann in der Lage, qualitativ hochwertige Kennzahlen zu produzieren, wenn die importierten (externen) Inputdaten (Markt-, Kurs-, Stammdaten) ebenfalls qualitativ hochwertig sind. Union Investment bezieht die eingesetzten Inputdaten aus der zentralen Datenquelle Asset Control 3, die eine umfangreiche Qualitätssicherung und eine Informationskonzentration von mehreren Providern betreibt. Daneben existiert eine zusätzliche Einheit, die sich speziell mit der Stammdatenpflege befasst. Auf diese Weise erhält man eine große Markt- und Finanzinstrumentenabdeckung, die individuell an die Systemanforderungen angepasst werden kann. Die daraus produzierten Ergebnisse durchlaufen konsistent alle Produktionsstufen, bis sie in einer zentralen Datenbank (Fonds Data Warehouse, FDWH) historisiert werden. 4 Abbildung 2-2: Struktur des Datenhaushalts Markt-/Kursdaten Stammdaten Asset Control Qualitätsgesicherter Datenhaushalt Risikokennzahlen Reporting Historisierung FDWH zusätzliche Analysen Kennzahlen 2.3 Qualitätssicherung der Risikokennzahlen Damit die qualitätsgesicherten Inputfaktoren in der Wertschöpfungskette zu einem Output mit höchstem Standard beitragen können, wird in der Produktionsstufe Risikokennzahlen eine zusätzliche Qualitätssicherung betrieben. So werden im Rahmen der gesetzlichen Forderung nach einer stetigen Marktrisikoüberwachung 5 bei Union Investment die produzierten Risikokennzahlen täglich auf ihre Validität von einer dem Portfoliomanagement organisatorisch unabhängigen Einheit (Risikocontrolling) überprüft und die Einhaltung ihrer Limite kontrolliert. Hierzu wurde speziell eine Lösung 6 konzipiert, die es erlaubt, auf zwei Ebenen (Instrumenten-, Fondsebene) gleichzeitig zu validieren und den spezialisierten Wissensstand aus der Risikomessung gezielt und zeitnah in die Kennzahlenproduktion (Reporting) einzubinden. 3 Asset Control bedient sich des qualitätsgesicherten Datenpools der DZ Bank. 4 Daten sind abrufbar über: https://fin.union-investment.de/uin/login 5 Vgl. 51 Abs Riskcockpit, KZA-Tool. 5

6 3. Risikomethodik Aufgrund der Vorschriften in der Verordnung über Risikomanagement und Messung beim Einsatz von Derivaten in Sondervermögen nach dem Investmentgesetz (Derivateverordnung, DerivateV) darf das Marktrisikopozential durch den Einsatz von Derivaten und Finanzinstrumenten mit derivativer Komponente höchstens verdoppelt werden. 7 Im Folgenden wird auf die Erfüllung dieser Anforderung eingegangen und gezeigt, welche Methoden und Risikomodelle 8 in der Risikomessung dafür verwendet werden. 3.1 Marktrisiken Gemäß 12 Abs. 1 DerivateV [ ] sind nicht nur unerhebliche Marktrisikofaktoren 9 [in der Marktrisikomessung] [ ] zu berücksichtigen. Deshalb werden bei Union Investment Marktrisiken über diverse Risikofaktoren gemessen und im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation (MC-Simulation) risikotechnisch bewertet. 10 Risikofaktoren sind dabei Aktien, Indizes, Wechselkurse, Fonds 11, Sector-Rating Spreads (1y - 30y) und Zinsstützstellen im Bereich von 1d bis 50y. Die Verwendung dieser Risikofaktoren erfolgt über die individuelle Funktionsbeziehung der Risikofaktoren zu den einzelnen Finanzinstrumenten und wird in der Risikoquantifizierung auf zwei Wegen berücksichtigt: 1. Im Rahmen der Monte-Carlo-Simulation (VaR, Kapitel 3.4) 2. Im Rahmen von individuellen Szenarien (Stresstests, Kapitel 3.5) Bei einer MC-Simulation werden die einzelnen Finanzinstrumente täglich simuliert und vollumfassend neu bewertet. So werden die geschätzten Eigenschaften, Volatilität und die Zusammenhänge zwischen Risikofaktoren (Korrelation) in einem Portfolio vollständig erfasst und auch die nicht linearen Auszahlungsprofile von derivativen Instrumenten berücksichtigt. Im Rahmen von Stresstests werden die Finanzinstrumente dagegen über unterschiedlich definierte Szenarien ausgelenkt und neu bewertet. Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist die Berücksichtigung von Ereignissen, die gewöhnlich an den Enden der Verteilungen liegen und daher über eine kleine Eintrittswahrscheinlichkeit mit einer großen Auswirkung verfügen. 7 Vgl. 51 Abs. 2 InvG. 8 Diese sind somit im Sinne des 1 Abs. 13 KWG geeignet, den potenziellen Risikobetrag für das Marktrisiko zu messen, wenn die Vorschriften der DerivateV damit erfüllt werden, vgl. 10 DerivateV. 9 Dies sind beobachtbare ökonomische Faktoren, deren Wertveränderung eine Veränderung des Portfoliowertes herbeiführen kann. 10 Volatilitätsrisiken werden im Rahmen von Stresstests gemessen. 11 Nach Einführung der Zielfondsauflösung (Release 1.2.3) zählen dazu nur noch Fremdfonds. 6

7 Abbildung 3-1: Ablauf der Monte-Carlo-Simulation Aktienkursrisiken Volatilitätsrisiken Risiko faktoren Zinsstrukturrisiken Währungsrisiken Spreadrisiken Rohstoffkursrisiken Simulationen Cholesky- Zerlegung Finanzinstrumente Zeitreihenmodellierung Varianz- Kovarianz-Matrix Markt-/ Kursdaten Stammdaten Bond Aktie Option Full Valuation Portfolio 1 Portfolio 2 Portfolio 3 7

8 3. Risikomethodik 3.2 Finanzinstrumente Bevor in unterschiedliche Finanzinstrumente investiert werden kann, muss sichergestellt werden, dass die Risikobewertung dieser Instrumente möglich ist. 12 Aktuell stehen uns mehr als 167 Typen der Finanzinstrumente und 111 Kennzahlen zur Verfügung. Insgesamt kann also ein sehr breites Universum von Finanzinstrumenten und damit zusammenhängenden Kennzahlen abgebildet werden. 13 Aufgrund dieser vorhandenen Ressourcen und einer unabhängigen Klassifizierung der Finanzinstrumente ist es deshalb auch möglich, komplexe derivative Finanzinstrumente zu zerlegen und ihr Risiko zu messen: Abbildung 3-2: Risikoabbildung in der RiskWatch Bausteine eines Bonuszertifikats mit Pay-Off-Funktion (rechts) Synthetisches Finanzinstrument Bonuszertifikat Bonuszahlung Bonus- Barriere Long Call einer Low Strike Option Performance Long Put (Down & Out) einer Knock-Out Option Price Underlying 12 Dafür ist die Berücksichtigung der Bedingungen für das Risikocontrolling notwendig, die den Umfang der vorhandenen Risikofaktoren und die risikotechnische Bewertung der Finanzinstrumente (Instrumentenmodelle) betreffen. Des Weiteren ist eine Erwerbbarkeitsprüfung im Vorfeld der Investition von der Abteilung Risikocontrolling durchzuführen. 13 Sollte mit dem vorhandenen Setup keine technische Abbildung ermöglicht werden, kann ein New Instrument Process (NIP) initiiert werden, der eine Erweiterung des Spektrums der Finanzinstrumente herbeiführt. 8

9 3.3 Schätzmethoden Für den Monte-Carlo-VaR werden die historischen Eigenschaften der Risikofaktoren, das Schwankungspotenzial (Varianz, Volatilität) und der lineare Zusammenhang zwischen den Risikofaktoren (Kovarianz, Korrelation) mittels eines gleichgewichteten, gleitenden Schätzers (Moving Average) modelliert und in der Varianz-Kovarianz- Matrix (VCV) abgelegt. 14 In der Diagonale der VCV befindet sich die Variabilität der Risikofaktoren, und außerhalb davon befinden sich die Zusammenhänge zwischen den Risikofaktoren. Für die Aktiensensitivitäten (Beta) wird dagegen ein exponentiell gewichteter Schätzer auf Basis von Wochendaten (Freitagsdaten) verwendet. Tabelle 1: Parametrisierung der Schätzmethoden Risikoparameter Zeitreihenmodell Gewichtung Historienlänge Periode Varianz, Volatilität, Kovarianz, Korrelation Moving Average (MA) gleichgewichtet 1 Jahr täglich Beta Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) exponentiell (Decayfaktor = 0,99) 3 Jahre wöchentlich 3.4 Value at Risk Der Value at Risk (VaR), auch Money at Risk genannt, weist unter Verwendung eines bestimmten Konfindenzniveaus (99%-Quantil) den maximalen Verlustbetrag aus, der unter normalen Marktbedingungen für die angenommene Haltedauer (10 Tage) nicht überschritten wird. 15 Die Berechnung des Ex-ante-VaRs erfolgt bei Union Investment mithilfe eines Simulationsansatzes (Monte- Carlo, MC) 16, der in Szenarien das zukünftige Verhalten des Portfolios simuliert. Auf diese Weise wird das geschätzte Verhalten der Risikofaktoren (Volatilität) täglich und vollständig in den modellierten Preis der Finanzinstrumente transformiert (Full Valuation). So erhält man täglich eine potenzielle (marginale) Verteilung der Instrumente, die in den Portfolien über den geschätzten Zusammenhang zwischen den Risikofaktoren (Korrelation) verfügt. Mit dieser Methodik ist es möglich, die Risiken beliebiger Finanzinstrumente flexibel zu modellieren und in einem Portfolio die Diversifikationsmöglichkeiten darzustellen. 17 Die Methodik für die Schätzung des Aktien- und Renten-VaRs erfolgt auf unterschiedliche Weise und kann problemlos in die MC-Simulation eingebunden werden, da die Architektur der Szenariogenerierung die Kombination beliebiger Komponenten zulässt und so die Risikomodellierung flexibel gestaltet werden kann. 14 Grundsätzlich besteht in der Algo Suite auch die Möglichkeit, unterschiedliche Zeitreihenmodelle mit einer exponentiellen Gewichtung für die VaR-Ermittlung einzusetzen, die nach einer gesetzlichen Novellierung eventuell notwendig werden könnten. Nach aktueller Auslegung der Anforderung der DerivateV ( 11 Abs. 2) muss die Halbwertszeit (Balancepoint) der Zeitreihen bei mindestens 6 Monaten liegen. Bei Verwendung einer einjährigen Historie kann diese Anforderung aktuell nur mit einer Gleichgewichtung der Zeitreihe erreicht werden. 15 Die hier angegebenen Parameter, Quantil, bzw. das Konfidenzniveau und die Haltedauer resultieren aus der Anforderung der DerivateV ( 11). 16 Die Simulation erfolgt über einen Simulationsschritt und gilt als die best-practice-methode für die Ermittlung des VaRs, der die Marktrisiken messen soll, vgl. Reynolds (2001). 17 Die Modellgüte wird permanent im Rahmen eines Backtestings überprüft und die Ergebnisse davon regelmäßig an die BaFin kommuniziert. 9

10 3. Risikomethodik Aktienmodell Für die Risikomessung (VaR) der Finanzinstrumente Aktien stehen uns 30 unterschiedliche Risikofaktoren zur Verfügung: 10 makroökonomische Risikofaktoren 6 Regionen-Indizes 10 Sektor-Indizes 4 Investmentstyle-Indizes Auf diesem Wege kann das risikotechnische Verhalten von Aktien, ausgehend von der Arbitrage-Pricing-Theorie 18, über eine multivariate Zeitreihenregression und ihre Sensitivität (Beta) gegenüber den 30 Risikofaktoren (f n ) modelliert werden: 19 Vereinfacht setzt sich das Risiko der Aktien in dem Multifaktormodell aus dem systematischen (Sensitivität) und dem unsystematischen (emittentenbezogenen ) Anteil zusammen, ergänzt durch das Wechselkursrisiko. Mit dieser Vorgehensweise erhält man ein Modell, das die Risiken der Aktien konsistent mit einer hohen Güte modelliert, 20 und beschränkt so die VCV-Matrix im Rahmen der MC-Simulation nur auf die hier verwendeten Risikofaktoren. Das Modell wird zudem sowohl für die Steuerung und Konstruktion der Portfolien als auch im Risikocontrolling einheitlich eingesetzt. 18 Vgl. Ross (1976). 19 Die Anzahl der tatsächlich verwendeten Risikofaktoren beträgt bei jeder Aktie 16, da aus den Regionen- und Sektor-Indizes immer nur ein Faktor verwendet wird. 20 Die hohe Güte des Risikomodells von Union Investment wurde mehrmals durch interne (Revision) und externe Überprüfungseinheiten (KPMG, 1 Plus i) bescheinigt. 21 Hierbei handelt es sich um einen stochastischen Prozess, der das kurzfristige Verhalten der Zinsen simuliert, vgl. Rinne, Specht (2002) S.164 ff., H. P. Deutsch (2008) S. 29, 581 ff. 22 Häufig wird das Verhalten der Zinsen über längeren Zeitperioden mit mean-reversion Eigenschaften abgebildet. In unserem Fall modellieren wir die absoluten täglichen Zinsänderungen und können so aufgrund der erzeugten Stationarität der Zinsen das Risiko der Zinsen abbilden. 23 Zusätzlich dazu steht uns eine Vielzahl von CDS-Kurven zur Verfügung, die für die Bewertung von strukturierten Produkten herangezogen werden können. 24 Der investmentrechtlich geforderte Grundsatz der Risikomischung nach der 5/10/40-Regel für richtlinienkonforme Spezialfonds mindert grundsätzlich die Gefahr von spezifischen Risiken, die nicht über die zugeordnete Zins-Spread-Kurve erfasst werden können. 10

11 3.4.2 Rentenmodell Das Risikopotenzial der Rentenpapiere, bestehend aus Zins- und Spreadänderungsrisiken, wird über die Verwendung der originären Risikofaktoren regressionsfrei in der Weise ermittelt, dass für das zukünftige Verhalten der Zinsänderung eine Brown sche Bewegung 21 unterstellt wird, die sich direkt auf die simulierte Barwertermittlung (Preise) dieser Finanzinstrumente auswirkt. 22 Bei der MC-Simulation werden deshalb die absoluten Differenzen dieser Risikofaktoren mit unterschiedlichen Laufzeiten und Ratings simuliert: 23 Tabelle 2: Risikofaktoren für verzinsliche Finanzinstrumente Risikofaktor Sektor Marktsektor Laufzeit Ratings Bond-Spreads Government Bonds Government 24 1y - 30y AAA - BB Emerging Markets 1y -10y AA - B Covered Pfand/Jumbo 1y -10y AAA Corporate Bonds Auto/Transport AA - B Banks Food/Retail/Consumer Chemicals Composites Industrials Insurance Media Telecom/tel. Equipment Utilities AAA - BB AA - BB AAA - BBB AAA - CCC AA - BB AAA - BBB A,BBB A - B AAA - BB Zinsen Swaps 1d - 50y Inter-Banken 1d -1y Im Zuge der Bewertung der MC-Simulationen werden dann die einzelnen zugeordneten Zins-Spread-Kurven der Rentenpapiere so lange auf den Marktpreis justiert, bis es keine Abweichung des simulierten Preises zu dem tatsächlichen Marktpreis mehr gibt. Diese adjustierten Rentenpreise werden dann im Rahmen der MC- Simulation mal mit den geschätzten Eigenschaften (Volatilität, Korrelation) ausgestattet und simuliert. Die Bestimmung des VaRs erfolgt dann über die Auszählung des 99 %-Quantils aus der Simulation. Auf diesem Wege wird das Zins- und Spreadänderungsrisiko mit Berücksichtigung der Korrelation zwischen den beiden Risikofaktoren modelliert. Zusätzlich dazu erfolgt die Erfassung der Kreditrisiken über den Einsatz von diversen Szenarioanalysen. 24 Aufgrund der Schuldenkrise im Euroraum wurde der Spreadentwicklung zuletzt besondere Aufmerksamkeit gewidmet und erkannt, dass eine Anpassung des Risikomodells eine differenziertere Risikomodellierung der Zinskurven im Euroraum erfordert. Daher wurde das bestehende Universum der vorhandenen Zinskurven um PIIGS-Staaten erweitert. 11

12 3. Risikomethodik 3.5 Stresstest Das Auftreten extremer Ereignisse auf den Finanzmärkten hat gezeigt, dass die von den Marktteilnehmern erwarteten Schwankungen (Volatilitäten) deutlich überschritten werden können. Mithilfe von Stresstests werden solche potenziellen Marktkonstellationen analysiert. Ein Stresstest ist ein Werkzeug aus der Szenarioanalyse, in dem über eine unterschiedlich definierte Veränderung verschiedener Risikofaktoren und ihrer Interdependenzen untereinander (historische Szenarien) das Portfolio in diversen Krisenszenarien vollständig neu bewertet wird, um eine potenzielle Wertveränderung des gestressten Portfolios zu erhalten. Abbildung 3-3: ARA -Stresstestergebnis aus Szenarien der DerivateV (links) und Ergebnis aus einer Zinsstrukturänderung bei Anleihen des Fonds 12

13 So wird mittels ein- bzw. multidimensionaler Stresstest-Szenarien die Identifikation von außergewöhnlichen Verlusten und die Entwicklung von Handlungsstrategien ermöglicht, die für das Risikomanagement notwendig sein könnten. Für die Definition solcher Szenarien benötigt man keine Annahmen und kann so auf bereits aufgetretene (realisierte) oder vordefinierte Ereignisse zurückgreifen: Tabelle 3: Basel II, IFRS, Stress diverser Risikofaktoren Szenarioeigenschaften Szenariotyp Berücksichtigte Risiken Berücksichtigung der Korrelation Vordefiniert, eindimensional Basel II, IFRS, Stress diverse Risikofaktoren Keine Korrelation Vordefiniert, multidimensional Realisiert, eindimensional Veränderung der Zinsstrukturen 25 Worst-Case (DerivateV) Aktienkurs-, Spread-, Zins-, Volatilitäts-, Währungs-, Rohstoffpreis-, Zinsstrukturänderungsrisiken Annahme der vollständigen Korrelation Annahme der vollständigen Korrelation bei der Ergebnisermittlung Realisiert, multidimensional Historisch Verwendung historischer (impliziter) Korrelationen 25 Hierzu zählen Veränderungen der Zinsstrukturkurven in Form von Parallelverschiebungen, Drehungen (Versteilerung, Verflachung) und gegenläufigen Entwicklungen zwischen den Enden der Zinsstrukturkurven. 13

14 4. Front-End-Applikation Um von den bisher beschriebenen Methoden im täglichen Fondsmanagement zu profitieren und Marktrisiken managen zu können, benötigt man eine unternehmensweite, einheitliche Applikation. Diese sollte die produzierten Risikoergebnisse täglich, flexibel und strukturiert visualisieren können. Aus diesen Gründen wird bei Union Investment eine webbasierte Anwendung, Algo Risk Application (ARA, Version 2.4.2) einheitlich im Risikocontrolling und dem Portfoliomanagement eingesetzt. Damit wird ein konsistentes und unternehmensweites Verständnis der eingegangenen Marktrisiken ermöglicht. Nur so ist das Management der absoluten und relativen Risiken der Fonds auf Basis von zahlreichen Kennzahlen für einen aktiven Assetmanager praktikabel. Täglich ermittelte Ergebnisse der gemessenen Risiken können mithilfe dieser Applikation flexibel an die Eigenschaften der Fonds und Wünsche der Investoren in Form von individuellen Reports angepasst werden. Zusätzlich verfügt diese Anwendung über folgende Funktionen/Eigenschaften: Simulation von Portfolioumstrukturierungen (What-If-Funktion) Intra-Day Zielfondsauflösung Vollauflösung der hochkapitalisierten Indizes indikative Risikoanalysen für unterschiedliche Allokationen der Fonds manueller Wechsel der Investorwährung manuelle Eliminierung des Wechselkursrisikos Auswahl individueller Stresstests individuelle Reports, Variablen und Portfoliogruppierungen 4.1 Risikomessung Risiken können gemessen werden in Form von: Exposures Volatilitäten szenario-basierten VaRs Sensitivitäten (Duration, Beta, Greeks) Stresstests 14

15 Darüber hinaus können in der Front-End-Applikation diverse Allokations- und Konzentrationsübersichten der Portfolien und daraus resultierender Risikobeiträge auch in Form eines speziellen VaRs 26 erstellt werden: Abbildung 4-1: Risikozerlegung (VaR) nach Ländern Abbildung 4-2: Risikoaufteilung nach Währungen (oben) und Finanzinstrumenten (unten) 26 Hierbei wird der Portfolio-MC-VaR analytisch nach seinen durchschnittlichen Positionsbeiträgen zerlegt. Man erhält hiermit die Risikobeiträge der einzelnen Positionen am gesamten Portfolio-VaR. Diese Kennzahl (Decomposition-VaR) ist ein Harrell-Davis-Schätzer, der die Sensitivität gegenüber den Gewichten aus den einzelnen Positionen beschreibt, vgl. dazu Mausser (2001). 15

16 4. Front-End-Applikation Abbildung 4-3: Aufteilung des Exposures nach MSCI-Sektoren 4.2 Relative Risikomessung Relative Risiken werden in der Front-End-Applikation mithilfe des Ex-ante Tracking Errors (TE) erfasst aus einem Renditevektor zum Zeitpunkt der Risikomessung t und einer Kovarianzmatrix: Diese Risikokennzahl beschreibt die potenzielle Abweichung (Standardabweichung) der aktiven Rendite zu einer zum Portfolio definierten Benchmark, also das aktive Risiko. 27 Aufgrund der Vollauflösung der Indizes und der eingesetzten TE-Methoden sind deshalb Allokations- (1), Selektions- (2) oder Interaktionsabweichungen (3) ersichtlich und werden entsprechend in der TE-Messung vollständig erfasst. 28 Abbildung 4-4: Bestandteile der TE-Messung = Vollständige Erfassung 27 Vgl. H. P. Deutsch (2008) S Aufteilung des TE richtet sich nach dem BHB-Model von Brinson et al., vgl. Spaulding (2003), Chapter 3. Es gilt: TE = Allokationsrendite + Selektionsrendite + Interaktionsrendite. 16

17 Zusätzlich wird eine Zerlegung des TE nach seinen Beiträgen ermöglicht (Contribution to Tracking Error): Abbildung 4-5: Zerlegung des TE nach Sektoren (links) und aktives Exposure bei Währungen (rechts) In Kombination mit der What-If-Funktion können so verschiedene Risikoprofile relativ zur Benchmark simuliert werden: Abbildung 4-6: Veränderung des aktiven Länderexposures und dadurch bewirkte TE-Anhebung (rechts) 17

18 5. Weiterentwicklungen Damit das eingesetzte Risikomanagementsystem permanent weiterentwickelt und der Umfang der verarbeiteten Finanzinstrumente erweitert werden kann, wurde im Risikocontrolling dafür ein kurzfristiger Releaseturnus etabliert. Darüber hinaus wurde ein Prozess entwickelt, der die permanente Validierung und die daran anschließende Weiterentwicklung der Methoden, Modelle und Instrumentenmodelle sicherstellt. Die Software von Algorithmics befindet sich seit 2005 im Einsatz im Risikocontrolling. Seit 2009 wird die Front-End-Applikationen (ARA ) auch im Portfoliomanagement aktiv eingesetzt. Im Zuge dieser Erweiterung des Nutzerkreises sind weitere Funktionalitäten für das Portfoliomanagement geplant. So gehört hierzu ein Optimizer, vollständig integriert in die ARA, der die Optimierung des Portfolios unter unterschiedlichen Funktionen (Minimierung des Risikos, Minimierung des TE, Minimierung der Länderrisiken unter Renditeaspekten usw.) betreibt. Weiterhin ist ein Limitmonitor geplant, der eine individuelle Limitierung der Risiken in der Front-End-Applikation erlaubt, gekoppelt an eine Warnmeldesystematik. Für eine geplante Erweiterung der einsetzbaren Finanzinstrumente besteht seit Jahren bei Union ein New Instrument Process (NIP). Um an dieser Stelle eine flexible Verarbeitung der Finanzinstrumente zu erreichen, ist zusätzlich eine eigene Bibliothek für die Bewertung der Finanzinstrumente geplant. 18

19 Literaturverzeichnis Deutsch, Hans-Peter (2008): Derivate und Interne Modelle, Schäffer-Poeschel Verlag Mausser, Helmut (2001): Calculating Quantile-based RiskAnalytics with L-estimators in ALGO RESEARCH QUARTERLY VOL. 4, NO. 4 DECEMBER 2001 (http://www.algorithmics.com/en/media/pdfs/arq_4-4_l-estimators.pdf) Reynolds, Diane (2001): A Framework for Scenario Generation in ALGO RESEARCH QUARTERLY VOL. 4, NO. 3 SEPTEMBER 2001 (http://www.algorithmics.com/en/media/pdfs/algo-nf0905-fsr05sept.pdf) Rinne, Horst; Specht, Katja (2002): Zeitreihen: Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose, Vahlen Verlag Ross, Stephen (1976): The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing in: Journal of Economic Theory, S Spaulding, David (2003): Investment Performance Attribution, McGraw-Hill; 1st edition 19

20 Ihre Kontaktmöglichkeiten Union Investment Institutional GmbH Wiesenhüttenstraße Frankfurt am Main Telefon Telefax (jeweils 0,09 Euro pro Minute aus deutschem Festnetz, max. 0,42 Euro pro Minute aus deutschen Mobil funknetzen) Stand aller Informationen, Darstellungen und Erläuterungen: 15. Oktober 2010, soweit nicht anders angegeben

Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz. 31. Mai 2007 Dimitri Senik

Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz. 31. Mai 2007 Dimitri Senik Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz Dimitri Senik Agenda Risikomanagement bei Fonds: neue regulatorische Vorschriften Risikomessung gemäss KKV-EBK Risikomanagement

Mehr

Commercial Banking. Kreditportfoliosteuerung

Commercial Banking. Kreditportfoliosteuerung Commercial Banking Kreditportfoliosteuerung Dimensionen des Portfoliorisikos Risikomessung: Was ist Kreditrisiko? Marking to Market Veränderungen des Kreditportfolios: - Rating-Veränderung bzw. Spreadveränderung

Mehr

Inhalte Kurs Finanz- und Risikosteuerung

Inhalte Kurs Finanz- und Risikosteuerung Inhalte Kurs Finanz- und Risikosteuerung Studieninhalte (DS = Doppelstunde á 90 Minuten) Grundlagen der Bankensteuerung Finanzmathematische Grundlagen 12 DS Dynamische Verfahren der Investitionsrechnung

Mehr

Value at Risk Einführung

Value at Risk Einführung Value at Risk Einführung Veranstaltung Risk Management & Computational Finance Dipl.-Ök. Hans-Jörg von Mettenheim mettenheim@iwi.uni-hannover.de Institut für Wirtschaftsinformatik Leibniz Universität Hannover

Mehr

Untersuchungen zum Thema Tracking Error

Untersuchungen zum Thema Tracking Error Untersuchungen zum Thema Tracking Error J. Fulmek 24. August 2003 1 Einleitung Im Folgenden werden folgende Punkte untersucht: 1. verschiedene in der Literatur übliche Definitionen des Tracking Errors

Mehr

QUALITÄTSVERBESSERUNG IN DER PORTFOLIO OPTIMIERUNG Frankfurt

QUALITÄTSVERBESSERUNG IN DER PORTFOLIO OPTIMIERUNG Frankfurt Quantitative Investmentanalysen objektiv unabhängig standardisiert QUALITÄTSVERBESSERUNG IN DER PORTFOLIO OPTIMIERUNG Frankfurt 19. Mai 2014 1 Quantitative Investmentanalysen objektiv unabhängig standardisiert

Mehr

Risk Management for Banking Herausforderungen für einen integrierten Approach

Risk Management for Banking Herausforderungen für einen integrierten Approach Risk Management for Banking Herausforderungen für einen integrierten Approach Frank Hansen Risk Practice Leader, SAS Deutschland Agenda Situation und Herausforderungen - Integrierte Risikosteuerung Stresstests

Mehr

Target Volatility & Risk Control Indizes. Ulrich Stoof (Bloomberg LP) & Christian Menn (RIVACON & FH Mainz)

Target Volatility & Risk Control Indizes. Ulrich Stoof (Bloomberg LP) & Christian Menn (RIVACON & FH Mainz) Target Volatility & Risk Control Indizes Ulrich Stoof (Bloomberg LP) & Christian Menn (RIVACON & FH Mainz) Agenda Einleitung/Motivation Der Risk Control Mechanismus Exkurs: Varianz- und Volatilitätsschätzer

Mehr

Die norddeutsche Art. Ihre Depotbank.online. Die neue Dimension von Analyse und Reporting. Die NORD/LB als Ihr Partner

Die norddeutsche Art. Ihre Depotbank.online. Die neue Dimension von Analyse und Reporting. Die NORD/LB als Ihr Partner Die norddeutsche Art. Ihre Depotbank.online Die neue Dimension von Analyse und Reporting Die NORD/LB als Ihr Partner Inhalt 3 Ein neues Reporting- und Analysesystem der NORD/LB Nutzen für Sie! Erweiterter

Mehr

Inhaltsverzeichnis Kapitel 0 - Einführung und Grundlagen 11 Kapitel 1 - Renditen auf Finanzmärkten 37 Kapitel 2 - Risiko auf Finanzmärkten 61

Inhaltsverzeichnis Kapitel 0 - Einführung und Grundlagen 11 Kapitel 1 - Renditen auf Finanzmärkten 37 Kapitel 2 - Risiko auf Finanzmärkten 61 Inhaltsverzeichnis Kapitel 0 - Einführung und Grundlagen 11 0.1 Gegenstandsbereich der Finance als wissenschaftliche Disziplin 0.2 Kernthemen der Finance 0.3 Entwicklungsmerkmale der Finanzmärkte - 0.4

Mehr

SAS Risk Dimensions als Basis für professionelles Investmentcontrolling beim Insourcer IDS GmbH - Analysis and Reporting Services Wien, 27.

SAS Risk Dimensions als Basis für professionelles Investmentcontrolling beim Insourcer IDS GmbH - Analysis and Reporting Services Wien, 27. Michael Kathrein SAS Risk Dimensions als Basis für professionelles Investmentcontrolling beim Insourcer IDS GmbH - Analysis and Reporting Services Wien, 27. Mai 2010 2 Agenda 1. Vorstellung der IDS GmbH

Mehr

Frankfurter Investment Verlag GmbH

Frankfurter Investment Verlag GmbH BaFin - Verwaltungspraxis zur Richtlinie 2007/16/EG Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Verwaltungspraxis betreffend Erläuterung gewisser Definitionen durch Richtlinie 2007/16/EG und CESR/07-044

Mehr

Arnd Wiedemann. Risikotriade Zins-, Kredit- und operationelle Risiken. 2., überarbeitete Auflage

Arnd Wiedemann. Risikotriade Zins-, Kredit- und operationelle Risiken. 2., überarbeitete Auflage Arnd Wiedemann Risikotriade Zins-, Kredit- und operationelle Risiken 2., überarbeitete Auflage . XI 1 Einleitung: Risikomessung als Fundament der Rendite-/Risikosteuerung 1 2 Zinsrisiko 3 2.1 Barwertrisiko

Mehr

von Thorsten Wingenroth 358 Seiten, Uhlenbruch Verlag, 2004 EUR 98,- inkl. MwSt. und Versand ISBN 3-933207-42-8

von Thorsten Wingenroth 358 Seiten, Uhlenbruch Verlag, 2004 EUR 98,- inkl. MwSt. und Versand ISBN 3-933207-42-8 Reihe Portfoliomanagement, Band 17: RISIKOMANAGEMENT FÜR CORPORATE BONDS Modellierung von Spreadrisiken im Investment-Grade- Bereich von Thorsten Wingenroth 358 Seiten, Uhlenbruch Verlag, 2004 EUR 98,-

Mehr

Die Welt der Strukturierten Produkte

Die Welt der Strukturierten Produkte Die Welt der Strukturierten Produkte Das Buch zur SVSP Swiss Derivative Map Martin F. Meier, Daniel Sandmeier Teil 1 1 Einleitung 8 4 2 Der Markt für Strukturierte Produkte 12 2.1 Einführung 12 2.1.1 Entwicklung

Mehr

risiko und ertrag: das optimale gleichgewicht

risiko und ertrag: das optimale gleichgewicht Risiko und Ertrag im optimalen Gleichgewicht risiko und ertrag: das optimale gleichgewicht Hier das Risiko, dort der Ertrag. Ein permanentes Spannungsfeld, in dem es gilt, das optimale Gleichgewicht zu

Mehr

Modellbildung und Simulation

Modellbildung und Simulation Modellbildung und Simulation 5. Vorlesung Wintersemester 2007/2008 Klaus Kasper Value at Risk (VaR) Glossar Portfolio: In der Ökonomie bezeichnet der Begriff Portfolio ein Bündel von Investitionen, das

Mehr

Transparentes Reporting von strukturierten Produkten. Zürich, 2. Oktober 2008 Rolf Burgermeister

Transparentes Reporting von strukturierten Produkten. Zürich, 2. Oktober 2008 Rolf Burgermeister Transparentes Reporting von strukturierten Produkten Zürich, 2. Oktober 2008 Rolf Burgermeister Agenda 1. Einführung 2. Konzept: effektives Exposure 3. Umsetzung bei Wegelin & Co. 4. Zusammenfassung und

Mehr

DIPLOM. Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II:

DIPLOM. Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Seite 1 von 9 Name: Matrikelnummer: DIPLOM Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement und Theory of Banking Seite 2 von 9 DIPLOM Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement

Mehr

Finanzierung und Portfolioanalyse für erneuerbare Energienprojekte. München, September 2011

Finanzierung und Portfolioanalyse für erneuerbare Energienprojekte. München, September 2011 Finanzierung und Portfolioanalyse für erneuerbare Energienprojekte Übersicht Leistungsspektrum Due Diligence Cashflow-Modellierung Termsheet-Konzept Szenario-Manager Portfolio-Manager und Reporting Fonds-Manager

Mehr

Value at Risk. Methoden zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken. - Ein empirischer Vergleich - Dr. Michael Auer

Value at Risk. Methoden zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken. - Ein empirischer Vergleich - Dr. Michael Auer Value at Risk Methoden zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken - Ein empirischer Vergleich - Dr. Michael Auer Inhalt: 1. Motivation und Definition von VAR 2. Zielsetzung des Vergleichs 3. Methoden zur

Mehr

Risiko-Service RISIKOMESSUNG UND -BERATUNG FÜR INSTITUTIONELLE KUNDEN

Risiko-Service RISIKOMESSUNG UND -BERATUNG FÜR INSTITUTIONELLE KUNDEN Risiko-Service RISIKOMESSUNG UND -BERATUNG FÜR INSTITUTIONELLE KUNDEN Effizienz gewinnt: Risikomessung mit modernsten Methoden für institutionelle Kunden RISIKO-SERVICE 1 Risiko-Service Wer wir sind BHF-BANK

Mehr

Vergleich von KreditRisk+ und KreditMetrics II Seminar Portfoliokreditrisiko

Vergleich von KreditRisk+ und KreditMetrics II Seminar Portfoliokreditrisiko Vergleich von KreditRisk+ und KreditMetrics II Seminar Portfoliokreditrisiko Jan Jescow Stoehr Gliederung 1. Einführung / Grundlagen 1.1 Ziel 1.2 CreditRisk+ und CreditMetrics 2. Kreditportfolio 2.1 Konstruktion

Mehr

von Peter Zimmermann 462 Seiten, Uhlenbruch Verlag, 1997 EUR 98,- inkl. MwSt. und Versand ISBN 3-9804400-6-0

von Peter Zimmermann 462 Seiten, Uhlenbruch Verlag, 1997 EUR 98,- inkl. MwSt. und Versand ISBN 3-9804400-6-0 Reihe Portfoliomanagement, Band 7: SCHÄTZUNG UND PROGNOSE VON BETAWERTEN Eine Untersuchung am deutschen Aktienmarkt von Peter Zimmermann 462 Seiten, Uhlenbruch Verlag, 1997 EUR 98,- inkl. MwSt. und Versand

Mehr

DIE WELT DER STRUKTURIERTEN PRODUKTE DAS BUCH ZUR SVSP SWISS DERIVATIVE MAP

DIE WELT DER STRUKTURIERTEN PRODUKTE DAS BUCH ZUR SVSP SWISS DERIVATIVE MAP DIE WELT DER STRUKTURIERTEN PRODUKTE DAS BUCH ZUR SVSP SWISS DERIVATIVE MAP Martin F. Meier Paolo Vanini Philippe Béguelin Daniel Manser Eric Wasescha HERAUSGEBER PARTNER Teil 1 1 Einleitung 8 1.1 Die

Mehr

Machen Staatsanleihen-Investments im Niedrigzinsumfeld ökonomisch Sinn?

Machen Staatsanleihen-Investments im Niedrigzinsumfeld ökonomisch Sinn? Machen Staatsanleihen-Investments im Niedrigzinsumfeld ökonomisch Sinn? Professor Engelbert Dockner Spängler IQAM Invest, Wissenschaftliche Leitung Wiesbadener Investorentag 27.Juni 2014 Nicht zur Weitergabe

Mehr

DAXplus Covered Call Der Covered Call-Strategieindex

DAXplus Covered Call Der Covered Call-Strategieindex DAXplus Covered Call Der Covered Call-Strategieindex Investment mit Puffer In Zeiten, in denen Gewinne aus reinen Aktienportfolios unsicher sind, bevorzugen Anleger Produkte mit einer höheren Rendite bei

Mehr

Das Black-Scholes Marktmodell

Das Black-Scholes Marktmodell Das Black-Scholes Marktmodell Andreas Eichler Institut für Finanzmathematik Johannes Kepler Universität Linz 8. April 2011 1 / 14 Gliederung 1 Einleitung Fortgeschrittene Finanzmathematik einfach erklärt

Mehr

Internationale Finanzierung 7. Optionen

Internationale Finanzierung 7. Optionen Übersicht Kapitel 7: 7.1. Einführung 7.2. Der Wert einer Option 7.3. Regeln für Optionspreise auf einem arbitragefreien Markt 7.3.1. Regeln für Calls 7.3.2. Regeln für Puts 7.3.3. Die Put Call Parität

Mehr

BCA Investment Research Erläuterungen zur Kapitalmarktanalyse Aktien

BCA Investment Research Erläuterungen zur Kapitalmarktanalyse Aktien Aktien Aktienmärkte -1 Tag; -1 Tag(%) Gibt den jeweiligen Index-Stand vom Vortag an sowie die Veränderung zum Vortag in Prozent. Ytd Year to date : ist die Rendite des Indizes vom Jahresanfang bis zum

Mehr

Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II:

Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Seite 1 von 23 Name: Matrikelnummer: Abschlussklausur der Vorlesung Bank I, II: Bankmanagement und Theory of Banking Hinweise: o Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer auf die Klausur

Mehr

Derivatebewertung im Binomialmodell

Derivatebewertung im Binomialmodell Derivatebewertung im Binomialmodell Roland Stamm 27. Juni 2013 Roland Stamm 1 / 24 Agenda 1 Einleitung 2 Binomialmodell mit einer Periode 3 Binomialmodell mit mehreren Perioden 4 Kritische Würdigung und

Mehr

ZERTIFIKATE spielend beherrschen

ZERTIFIKATE spielend beherrschen UDI ZAGST / MICHAEL HUBER RUDI ZAGST / MICHAEL HUBER ZERTIFIKATE ZERTIFIKATE spielend beherrschen spielend beherrschen Der Performance-Kick Der Performance-Kick für Ihr für Portfolio Ihr Portfolio inanzbuch

Mehr

Portfolio-Optimierung und Capital Asset Pricing

Portfolio-Optimierung und Capital Asset Pricing Portfolio-Optimierung und Capital Asset Pricing Prof. Dr. Nikolaus Hautsch Institut für Statistik und Ökonometrie Humboldt-Universität zu Berlin CASE, CFS, QPL Econ Boot Camp, SFB 649, Berlin, 8. Januar

Mehr

Beispiel 5 Europäische Call Option (ECO) in einer Aktie S mit Laufzeit T und Ausübungspreis (Strikepreis) K.

Beispiel 5 Europäische Call Option (ECO) in einer Aktie S mit Laufzeit T und Ausübungspreis (Strikepreis) K. Beispiel 5 Europäische Call Option (ECO) in einer Aktie S mit Laufzeit T und Ausübungspreis (Strikepreis) K. Wert der Call Option zum Zeitpunkt T: max{s T K,0} Preis der ECO zum Zeitpunkt t < T: C = C(t,

Mehr

AC Risk Parity Bond Fund*

AC Risk Parity Bond Fund* AC Risk Parity Bond Fund* APRIL 2014 Pascale-Céline Cadix, Director Sales * Vollständiger Name: ACQ - Risk Parity Bond Fund Risk Parity funktioniert auch im Anleihenbereich RISK PARITY IM ANLEIHENBEREICH

Mehr

SimCorp Dimension: Integriert. Umfassend. MaRisk-konform. Sparkassen-Finanzgruppe. S finanz informatik

SimCorp Dimension: Integriert. Umfassend. MaRisk-konform. Sparkassen-Finanzgruppe. S finanz informatik : Integriert. Umfassend. MaRisk-konform. Sparkassen-Finanzgruppe S finanz informatik Plattform für die Verwaltung der eigenen Handelsgeschäfte der Sparkassen Die Finanz Informatik setzt die Software (SCD)

Mehr

State-of-the-Art-Ansätze zur Erstellung von Beitragsanalysen

State-of-the-Art-Ansätze zur Erstellung von Beitragsanalysen Dr. Bernd Fischer Geschäftsführer IDS GmbH Analysis and Reporting Services State-of-the-Art-Ansätze zur Erstellung von Beitragsanalysen GIPS-Tag, Frankfurt am Main 12. Mai 2011 2 - Bausteine des Performancereportings

Mehr

Abschlussklausur des Kurses Bank I, II: Finanzintermediation und Regulierung / Risiko- und Ertragsmanagement der Banken

Abschlussklausur des Kurses Bank I, II: Finanzintermediation und Regulierung / Risiko- und Ertragsmanagement der Banken Seite 1 von 18 Abschlussklausur des Kurses Bank I, II: Finanzintermediation und Regulierung / Risiko- und Ertragsmanagement der Banken Hinweise: o o o o o Bitte schreiben Sie Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer

Mehr

Finanzmanagement 5. Optionen

Finanzmanagement 5. Optionen Übersicht Kapitel 5: 5.1. Einführung 5.2. Der Wert einer Option 5.3. Regeln für Optionspreise auf einem arbitragefreien Markt 5.3.1. Regeln für Calls 5.3.2. Regeln für Puts 5.3.3. Die Put Call Parität

Mehr

GENERALI INVESTMENTS SICAV

GENERALI INVESTMENTS SICAV GENERALI INVESTMENTS SICAV Société d Investissement à Capital Variable 33, rue de Gasperich L-5826 Hesperange Handelsregister Luxemburg Nr. B 86432 (die SICAV ) MITTEILUNG AN DIE ANTEILINHABER Hiermit

Mehr

Delta-Gamma-Verfahren als Standard- Risikomodell für Lebensversicherer

Delta-Gamma-Verfahren als Standard- Risikomodell für Lebensversicherer Delta-Gamma-Verfahren als Standard- Risikomodell für Lebensversicherer 1 Einleitung Im Rahmen des SST wird teilweise vereinfachend angenommen, dass der Zusammenhang zwischen der Veränderung des risikotragenden

Mehr

Risikomanagement und Statistik. Raimund Kovacevic

Risikomanagement und Statistik. Raimund Kovacevic Risikomanagement und Statistik Raimund Kovacevic Dieses Werk ist Urheberrechtlich geschützt. Jede Vervielfältigung ohne Einverständnis des Autors ist verboten. Risiko hazard, a chance of bad consequences,

Mehr

Offenlegungsbericht nach 26a KWG in Verbindung mit 319 ff der Solvabilitätsverordnung (SolvV) der. Alpha Wertpapierhandels GmbH, Frankfurt am Main

Offenlegungsbericht nach 26a KWG in Verbindung mit 319 ff der Solvabilitätsverordnung (SolvV) der. Alpha Wertpapierhandels GmbH, Frankfurt am Main Offenlegungsbericht nach 26a KWG in Verbindung mit 319 ff der Solvabilitätsverordnung (SolvV) der Alpha Wertpapierhandels GmbH, Frankfurt am Main 1.) Einleitung Die Bankenaufsicht verlangt nach 26 des

Mehr

Standard Life Global Absolute Return Strategies (GARS)

Standard Life Global Absolute Return Strategies (GARS) Standard Life Global Absolute Return Strategies (GARS) Standard Life Global Absolute Return Strategies Anlageziel: Angestrebt wird eine Bruttowertentwicklung (vor Abzug der Kosten) von 5 Prozent über dem

Mehr

B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte

B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte B. Nyarko S. Opitz Lehrstuhl für Derivate Sommersemester 2014 B. Nyarko S. Opitz (UHH) B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte Sommersemester 2014 1 / 23 Organisatorisches

Mehr

Hedging von Zinsrisiken. Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft Prof. Dr. Mark Wahrenburg. Bond Yields und Preise von Zerobonds

Hedging von Zinsrisiken. Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft Prof. Dr. Mark Wahrenburg. Bond Yields und Preise von Zerobonds Hedging von Zinsrisiken Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft Prof. Dr. Mark Wahrenburg Bond Yields und Preise von Zerobonds 3 Zerobonds mit Nominalwert F=100 yield to maturity r=10% (horizontale Zinskurve),

Mehr

Investment Portfolios als Black Box? Fallgruben und Lösungen für Portfolios mit Anlagefonds und Strukturierten Produkten

Investment Portfolios als Black Box? Fallgruben und Lösungen für Portfolios mit Anlagefonds und Strukturierten Produkten AG Investment Portfolios als Black Box? Fallgruben und Lösungen für Portfolios mit Anlagefonds und Strukturierten Produkten Urs Dreier, Philipp Langeheinecke AG Zurich, Januar 2014 1 Ausgangslage Bedarf

Mehr

Liquiditätsrisikomanagement gemäß InvMaRisk Praktische Umsetzung bei AllianzGI

Liquiditätsrisikomanagement gemäß InvMaRisk Praktische Umsetzung bei AllianzGI Liquiditätsrisikomanagement gemäß InvMaRisk Praktische Umsetzung bei AllianzGI Frankfurt/M., 30. November 2010 Allianz Global Investors KAG, Dr. Bernd Hannaske Inhalt 1. Organisation AllianzGI Risikocontrolling

Mehr

Optionen. Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft SS 2001 Prof. Dr. Mark Wahrenburg

Optionen. Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft SS 2001 Prof. Dr. Mark Wahrenburg Optionen Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft SS 2001 Prof. Dr. Mark Wahrenburg 1 Übersicht Der Optionsvertrag Pay Offs / Financial Engineering Wertgrenzen Put-Call-Paritätsbedingung Bewertung von Optionen

Mehr

Risikoklassifizierung von Strukturierten Finanzprodukten nach KID und DDV. Frankfurt, 22. September 2010 Philipp Henrich

Risikoklassifizierung von Strukturierten Finanzprodukten nach KID und DDV. Frankfurt, 22. September 2010 Philipp Henrich Risikoklassifizierung von Strukturierten Finanzprodukten nach KID und DDV Frankfurt, 22. September 2010 Philipp Henrich Regulierung: Produkteignung und -vergleichbarkeit MiFID - Key Information Document

Mehr

WGZ Discount-Zertifikate

WGZ Discount-Zertifikate ALLGEMEINES ZU WGZ BANK-ZERTIFIKATEN WGZ Discount-Zertifikate ZERTIFIKATE AUF AKTIEN ODER INDIZES Werbemitteilung! Bitte lesen Sie den Hinweis am Ende des Dokuments! Produktbeschreibung Das WGZ Discount-Zertifikat

Mehr

LÖSUNGSSKIZZE: Aufgaben für die Klausur Bank I, II am 11.02.2004. Teil I: Aufgaben zu Bank I. Aufgabe 1 (Risikoanreiz und Bankgeschäfte; 30P)

LÖSUNGSSKIZZE: Aufgaben für die Klausur Bank I, II am 11.02.2004. Teil I: Aufgaben zu Bank I. Aufgabe 1 (Risikoanreiz und Bankgeschäfte; 30P) Universität Hohenheim Institut für Betriebswirtschaftslehre Lehrstuhl für Bankwirtschaft und Finanzdienstleistungen Matthias Johannsen Stuttgart, 11.02.2004 LÖSUNGSSKIZZE: Aufgaben für die Klausur Bank

Mehr

KONVERGENZ IN DER KAPITALAPPROXIMATION FÜR DIE LEBENSVERSICHERUNG. 21. Mai 2015 Thomas Gleixner

KONVERGENZ IN DER KAPITALAPPROXIMATION FÜR DIE LEBENSVERSICHERUNG. 21. Mai 2015 Thomas Gleixner KONVERGENZ IN DER KAPITALAPPROXIMATION FÜR DIE LEBENSVERSICHERUNG 21. Mai 2015 Thomas Gleixner Agenda 1. Was ist Kapitalapproximation (und wen sollte das interessieren)? 2. Etablierte Methoden 3. Erfahrungen

Mehr

Bewertung von Forwards, Futures und Optionen

Bewertung von Forwards, Futures und Optionen Bewertung von Forwards, Futures und Optionen Olaf Leidinger 24. Juni 2009 Olaf Leidinger Futures und Optionen 2 24. Juni 2009 1 / 19 Überblick 1 Kurze Wiederholung Anleihen, Terminkontrakte 2 Ein einfaches

Mehr

Down & Out Put auf DJ EuroStoxx 50 Preiswerte Absicherung & Mittel zur Replikation bekannter strukturierter Produkte

Down & Out Put auf DJ EuroStoxx 50 Preiswerte Absicherung & Mittel zur Replikation bekannter strukturierter Produkte Down & Out Put auf DJ EuroStoxx 50 Preiswerte Absicherung & Mittel zur Replikation bekannter strukturierter Produkte Gute Gründe für die Nutzung eines Down & Out Put Die Aktienmärkte haben im Zuge der

Mehr

Liquiditätsrisikocontrolling nach InvMaRisk

Liquiditätsrisikocontrolling nach InvMaRisk Asset Management Consulting Liquiditätsrisikocontrolling nach InvMaRisk Aufsichtsrechtliche Anforderungen an das Liquiditätsrisikomanagement in Kapitalanlagegesellschaften Die InvMaRisk sind in den Kontext

Mehr

Vorlesung 7: Value-at-Risk für Kreditrisiken

Vorlesung 7: Value-at-Risk für Kreditrisiken Vorlesung 7: Value-at-Risk für Kreditrisiken 17. April 2015 Dr. Patrick Wegmann Universität Basel WWZ, Department of Finance patrick.wegmann@unibas.ch www.wwz.unibas.ch/finance Die Verlustverteilung im

Mehr

Zinsen, Anleihen, Kredite

Zinsen, Anleihen, Kredite Zinsen, Anleihen, Kredite Von Dr. Klaus Spremann o. Professor für Betriebswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen und Direktor am Schweizerischen Institut für Banken und Finanzen und Dr. Pascal

Mehr

Neue Produkte 2010. Ploetz + Zeller GmbH Truderinger Straße 13 81677 München Tel: +49 (89) 890 635-0 www.p-und-z.de

Neue Produkte 2010. Ploetz + Zeller GmbH Truderinger Straße 13 81677 München Tel: +49 (89) 890 635-0 www.p-und-z.de Neue Produkte 2010 Ploetz + Zeller GmbH Truderinger Straße 13 81677 München Tel: +49 (89) 890 635-0 Ploetz + Zeller GmbH. Symbio ist eine eingetragene Marke der Ploetz + Zeller GmbH. Alle anderen Marken

Mehr

Short-ETFs - Funktion und Einsatz im Portfolio

Short-ETFs - Funktion und Einsatz im Portfolio Short-ETFs - Funktion und Einsatz im Portfolio * München im Februar 2012 * Ausgezeichnet wurde der AVANA IndexTrend Europa Control für die beste Performance (1 Jahr) in seiner Anlageklasse Einsatzmöglichkeiten

Mehr

MPT in der Praxis Am Beispiel der Software Asset Allocation Expert

MPT in der Praxis Am Beispiel der Software Asset Allocation Expert MPT in der Praxis Am Beispiel der Software Asset Allocation Expert P. Gügi, Seite 1 Lernziele Wie Tool in Praxis eingesetzt? Was heisst Risiko ist 10%? Wie wird Risiko prognostiziert? Einsatz VaR, Beta,

Mehr

Risikomessung und Value at Risk Wintersemester 2013/14

Risikomessung und Value at Risk Wintersemester 2013/14 Risikomessung und Value at Risk Wintersemester 2013/14 Walter Sanddorf-Köhle Statistik und Ökonometrie Foliensatz Nr. 11 Version vom 24. Januar 2014 1 / 45 6.5.1 Bisherige Vorgehensweise zur Berechnung

Mehr

G 59071. TM bewertet. Im Kundengeschäft hingegen

G 59071. TM bewertet. Im Kundengeschäft hingegen G 59071 n vielen Fällen wird die Kreditrisikomessung mit unterschiedlichen Portfoliomodellen für das Eigen- und das Kundengeschäft durchgeführt. Das durch geringe Stückzahlen und hohe Volumina charakterisierte

Mehr

Scope macht Zertifikateratings Privatanlegern zugänglich

Scope macht Zertifikateratings Privatanlegern zugänglich Scope macht Zertifikateratings Privatanlegern zugänglich Ab heute kostenloser Online-Zugriff auf rund 140.000 Ratingergebnisse Mit wenigen Mausklicks zum richtigen Zertifikat Ratingmethodik für strukturierte

Mehr

Analysis of Cliquet Options for Index-Linked Life Insurance

Analysis of Cliquet Options for Index-Linked Life Insurance Analysis of Cliquet Options for Index-Linked Life Insurance Zusammenfassung der Masterarbeit an der Universität Ulm Martin Fuchs Alternative (zu) Garantien in der Lebensversicherung, so lautet das Jahresmotto

Mehr

Systematik und ökonomische Relevanz traditioneller Performancemaße

Systematik und ökonomische Relevanz traditioneller Performancemaße Systematik und ökonomische Relevanz traditioneller Performancemaße Vortrag an der Universität Hamburg am 18. Juni 2001 PD Dr. Marco Wilkens IFBG der Georg-August-Universität Göttingen 1 Gliederung 1. Einleitung

Mehr

Risk Parity in Stress-Szenarien

Risk Parity in Stress-Szenarien Risk Parity in Stress-Szenarien Investor Circle Building Competence. Crossing Borders. Peter Schwendner peter.schwendner@zhaw.ch Zürich, 10.12.2013 Risk Parity in Stress-Szenarien Die Ideen hinter Risk

Mehr

CSR und Risikomanagement

CSR und Risikomanagement CSR und Risikomanagement Bedeutung der Risiken aus ökologischen und sozialen Sachverhalten im Rahmen der Prüfung des Risikoberichts und des Risikomanagements XX. April 2010 Risk Management Solutions Agenda

Mehr

Anleihenmärkte, die von starkem wirtschaftlichen Umfeld profitieren

Anleihenmärkte, die von starkem wirtschaftlichen Umfeld profitieren Anleihenmärkte, die von starkem wirtschaftlichen Umfeld profitieren Erwarteter Ertrag Convertible Bonds Corporate Bonds (IG) High Yield Bonds Emerging Market Bonds Internationale Staatsanleihen EUR-Government-Bonds

Mehr

Einführung in die Statistik mir R

Einführung in die Statistik mir R Einführung in die Statistik mir R ww w. syn t egris.de Überblick GESCHÄFTSFÜHRUNG Andreas Baumgart, Business Processes and Service Gunar Hofmann, IT Solutions Sven-Uwe Weller, Design und Development Jens

Mehr

Aktienanleihe. Konstruktion, Kursverhalten und Produktvarianten. 18.02.2015 Christopher Pawlik

Aktienanleihe. Konstruktion, Kursverhalten und Produktvarianten. 18.02.2015 Christopher Pawlik Aktienanleihe Konstruktion, Kursverhalten und Produktvarianten 18.02.2015 Christopher Pawlik 2 Agenda 1. Strukturierung der Aktienanleihe 04 2. Ausstattungsmerkmale der Aktienanleihen 08 3. Verhalten im

Mehr

ECOFIN FINFOX PRO beratungs-software FüR wealth management

ECOFIN FINFOX PRO beratungs-software FüR wealth management ECOFIN FINFOX PRO beratungs-software FüR wealth management FINFOX PRO Beratungs-, Verkaufs- und Monitoring-Tool FINFOX Pro ist eine umfassende, Browser-basierte Softwarelösung zur Strukturierung des Beratungs-,

Mehr

DSW-IVA-Studie zur privaten Altersvorsorge: Mit Sicherheit zu wenig

DSW-IVA-Studie zur privaten Altersvorsorge: Mit Sicherheit zu wenig Achtung: Sperrfrist 18.2.2010, 11.00 Uhr DSW-IVA-Studie zur privaten Altersvorsorge: Mit Sicherheit zu wenig Es gilt das gesprochene Wort (Redetext zur Folienpräsentation: Dr. Andreas Beck) (Folie 1):

Mehr

Enterprise Risk Management Due Diligence

Enterprise Risk Management Due Diligence Enterprise Risk Management Due Diligence.proquest Die richtigen Antworten auf die entscheidenden Fragen! A-4661 Roitham/Gmunden OÖ, Pfarrhofstraße 1 Tel. +43.7613.44866.0, Fax - DW 4 e-mail. office@proquest.at

Mehr

Gliederung. 1. Prolog 1. 2. Zinsinstrumente* 19

Gliederung. 1. Prolog 1. 2. Zinsinstrumente* 19 VIII Z I N S E N, A N L E I H E N, KREDITE Gliederung 1. Prolog 1 1.1 Inhalt und Aufbau 1 1.1.1 Erste Orientierung J 1.1.2 Zur dritten Auflage 4 1.1.3 Course-Outline 6 IAA Didaktik 9 1.2 Literatur und

Mehr

Citywire Frankfurt. Alleskönner Multi-Asset

Citywire Frankfurt. Alleskönner Multi-Asset Citywire Frankfurt Alleskönner Multi-Asset 10th. September 2015 Alleskönner Multi-Asset Quadratur des Kreises? Source: www.illusionen.biz 2 Teil I Wo stehen wir? 3 Wo stehen wir? Entwicklung der Bundesanleiherenditen

Mehr

Computational Intelligence und Data Mining

Computational Intelligence und Data Mining Computational Intelligence und Data Mining Portfoliooptimierung unter Nebenbedingungen Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein thomas.bartz-beielstein@fh-koeln.de, Tel. 02261/8196-6391 Prof. Dr. Wolfgang Konen

Mehr

Mit Optionsschreibestrategien durch die Krise

Mit Optionsschreibestrategien durch die Krise Mit Optionsschreibestrategien durch die Krise Harald Bareit* Die Euro-Krise erfasst immer mehr Länder und ein vorläufiges Ende ist (noch) nicht absehbar. Die Kombination aus niedrigen Zinsen, dramatisch

Mehr

Private Banking bei der Berenberg Bank

Private Banking bei der Berenberg Bank Private Banking bei der Berenberg Bank Berenberg Bank Am Anfang einer jeden Zusammenarbeit stehen persönliche Gespräche zum gegenseitigen Kennenlernen. Sie - unser Partner Ihre individuellen Ziele und

Mehr

Status Quo und Vision der Performanceanalyse. Working Paper - Nummer: 7. von Dr. Stefan J. Illmer; in: Denaris; 2001; Nummer 1; Seite 23 27.

Status Quo und Vision der Performanceanalyse. Working Paper - Nummer: 7. von Dr. Stefan J. Illmer; in: Denaris; 2001; Nummer 1; Seite 23 27. Status Quo und Vision der analyse Working Paper - Nummer: 7 2001 von Dr. Stefan J. Illmer; in: Denaris; 2001; Nummer 1; Seite 23 27. Investment IIPCIllmer Consulting AG Kontaktadresse Illmer Investment

Mehr

ETF-Dachfonds ein aktiv gemanagter Baustein für Ihr Depot. Thorsten Dierich max.xs financial services AG

ETF-Dachfonds ein aktiv gemanagter Baustein für Ihr Depot. Thorsten Dierich max.xs financial services AG ETF-Dachfonds ein aktiv gemanagter Baustein für Ihr Depot Thorsten Dierich max.xs financial services AG Turbulente Investmentwelt Wie verläuft die Reise? Investmentbedarf vorhanden aber wie umsetzen? In

Mehr

6522: Capital Markets and Risk Management

6522: Capital Markets and Risk Management (Bitte in Blockschrift) Name... Vorname... Matrikelnummer... Punkte Aufgabe 1:... Aufgabe 2:... Aufgabe 3:... Aufgabe 4:... Aufgabe 5:... Aufgabe 6:... Total :... UNIVERSITÄT BASEL Dr. Patrick Wegmann

Mehr

2.3 Ableitung optimaler Portfolien unter simultaner Berücksichtigung aller Szenarien

2.3 Ableitung optimaler Portfolien unter simultaner Berücksichtigung aller Szenarien Agenda 1. Traditionelle Asset Allocation nach Markowitz 2. Szenario-basierte Asset Allocation 2.1 Definition zukünftiger Entwicklungsszenarien 2.2 Ableitung optimaler Portfolien für einzelne Szenarien

Mehr

Lücken im System: Die Integration von Private-Equity-Anlagen in Risikomanagementsysteme

Lücken im System: Die Integration von Private-Equity-Anlagen in Risikomanagementsysteme Lücken im System: Die Integration von Private-Equity-Anlagen in Risikomanagementsysteme Prof. Dr. Christoph Kaserer Center for Entrepreneurial and Financial Studies Technische Universität München Deutsche

Mehr

1 Das Varianz-Kovarianz-Modell

1 Das Varianz-Kovarianz-Modell Dr. Peter Hager: Varianz-Kovarianz-Modell 1 1 Das Varianz-Kovarianz-Modell a) Der Delta-Normal-Ansatz Die Messung finanzieller Risiken kann grundsätzlich auf zwei Wegen erfolgen, analytisch oder durch

Mehr

Private Banking. Prof. Dr. Markus Rudolf (Hg.)

Private Banking. Prof. Dr. Markus Rudolf (Hg.) Prof. Dr. Markus Rudolf (Hg.) Private Banking Unter Mitarbeit von: Dipl.-Volksw. Dipl.-Math. Katrin Baedorf, Dipl.-Kfm. Marc Engelbrecht # Dipl.-Kfm. Carsten Hörn, Prof. Dr. Deborah Knirsch, Dipl.-Kfm.

Mehr

Generalthema: Zinsrisikomanagement und der Jahresabschluß von Kreditinstituten Thema 5: Ansätze zur Bewertung von Zinsoptionen

Generalthema: Zinsrisikomanagement und der Jahresabschluß von Kreditinstituten Thema 5: Ansätze zur Bewertung von Zinsoptionen Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg Prof. Dr. Hartmut Schmidt Seminar zur BBL und ABWL Wintersemester 2003/2004 Zuständiger Mitarbeiter: Dipl.-Kfm. Christian Wolff Generalthema:

Mehr

Commercial Banking. Kreditgeschäft 2. Bedingte marginale und kumulative Ausfallwahrscheinlichkeit

Commercial Banking. Kreditgeschäft 2. Bedingte marginale und kumulative Ausfallwahrscheinlichkeit Commercial Banking Kreditgeschäft Bedingte marginale und kumulative Ausfallwahrscheinlichkeit Bedingte Marginale Ausfallwahrscheinlichkeit (BMAW t ) (Saunders: MMR ) prob (Ausfall in Periode t kein Ausfall

Mehr

- 2-2. a) Definieren Sie kurz Risiko und Risikomanagement?

- 2-2. a) Definieren Sie kurz Risiko und Risikomanagement? Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg Prof. Dr. Hartmut Schmidt Seminar zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre und Bankbetriebslehre Wintersemester 1999/2000 Zuständiger Mitarbeiter:

Mehr

PERFEKTION IM DETAIL. TREASURY AND RISK MANAGEMENT

PERFEKTION IM DETAIL. TREASURY AND RISK MANAGEMENT PERFEKTION IM DETAIL. TREASURY AND RISK MANAGEMENT SAP TREASURY & RISK MANAGEMENT DURCHGÄNGIGE VERARBEITUNG VON FINANZINSTRUMENTEN UND MODERNES FINANZRISIKOMANAGEMENT SAP Treasury & Risk Management (TRM)

Mehr

Risikodiversifikation. Steffen Frost

Risikodiversifikation. Steffen Frost Risikodiversifikation Steffen Frost 1. Messung Risiko 2. Begriff Risiko 3. Standardabweichung 4. Volatilität 5. Gesamtrisiko 6. Systematische & unsystematisches Risiko 7. Beta und Korrelation 8. Steuerung

Mehr

Bester Anbieter für Mischfonds. mmd Roadshow. Mai/Juni 2011

Bester Anbieter für Mischfonds. mmd Roadshow. Mai/Juni 2011 Bester Anbieter für Mischfonds mmd Roadshow Mai/Juni 2011 Unternehmen Investmentphilosophie Dachfonds Investmentprozess Dachfonds Investmentperformance am Beispiel des ETF-DACHFONDS VERITAS Fondskonzepte

Mehr

Grundlagen und Anwendungsmoglichkeiten in der Investitions- und Bankwirtschaft. von. Prof. Dr. Konrad Wimmer. begrundet von.

Grundlagen und Anwendungsmoglichkeiten in der Investitions- und Bankwirtschaft. von. Prof. Dr. Konrad Wimmer. begrundet von. Finanzmathematik Grundlagen und Anwendungsmoglichkeiten in der Investitions- und Bankwirtschaft von Prof. Dr. Konrad Wimmer begrundet von Eugen Caprano t 7., vollstandig tiberarbeitete Auflage Verlag Franz

Mehr

Das LGT Fixed Income Risikomodell: Unser Ansatz zur Risikoattribution im Bondbereich. Dr. Frank Härtel, LGT Capital Management AG

Das LGT Fixed Income Risikomodell: Unser Ansatz zur Risikoattribution im Bondbereich. Dr. Frank Härtel, LGT Capital Management AG Das LGT Fixed Income Risikomodell: Unser Ansatz zur Risikoattribution im Bondbereich Dr. Frank Härtel, LGT Capital Management AG Agenda Warum ein spezielles Bond-Risikomodell? Risikomodell für Aktien Traditionelles

Mehr

Bernd von Staa, msg global solutions AG, Oktober 2015

Bernd von Staa, msg global solutions AG, Oktober 2015 .consulting.solutions.partnership SAP-Forum für Banken 7./8. Oktober 2015, Mainz Performance Management for Financial Industry am Beispiel Cost and Revenue Allocation Bernd von Staa, msg global solutions

Mehr

Eine wichtige Entscheidung!

Eine wichtige Entscheidung! Rendite oder Risiko: Eine wichtige Entscheidung! 1. Ihr Risikoprofil ist der Eckstein einer guten Anlageberatung Die individuelle Anlageberatung der KBC basiert auf Ihrem Risikoprofil. Wir berücksichtigen

Mehr

Technische Umsetzung eines Modells zur Quantifizierung operationeller Risiken. 13. Juni 2013 Marion Hoffstetter

Technische Umsetzung eines Modells zur Quantifizierung operationeller Risiken. 13. Juni 2013 Marion Hoffstetter Technische Umsetzung eines Modells zur Quantifizierung operationeller Risiken 13. Juni 2013 Marion Hoffstetter I. Dr. Peter & Company AG II. Modell zur Quantifizierung von OpRisk III. Entwicklung eines

Mehr

Bonus Zertifikate Geldanlage für Skeptiker

Bonus Zertifikate Geldanlage für Skeptiker Bonus Zertifikate Geldanlage für Skeptiker 4.12.2014 Martin Szymkowiak Eigenschaften von Bonus Zertifikaten Bonus Zertifikate 2 Für seitwärts tendierende, moderat steigende oder fallende Märkte Besitzen

Mehr