Die IRB Formel. Zur Berechnung der Mindesteigenmittel für Kreditrisiko. Working Paper Series by the University of Applied Sciences of bfi Vienna

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Die IRB Formel. Zur Berechnung der Mindesteigenmittel für Kreditrisiko. Working Paper Series by the University of Applied Sciences of bfi Vienna"

Transkript

1 Number 1 / 004 Workng Paper Seres by the Unversty of Appled Scences of bf Venna De IRB Formel Zur Berechnung der Mndestegenmttel für Kredtrsko Laut Drttem Konsultatonspaper und laut Jänner-Formel des Baseler Ausschusses Verson 1.01, March 004 Chrstan Cech Unversty of Appled Scences of bf Venna Sponsored by Austran Research Promoton Agency under the programme

2 IMPRESSUM: Fachhochschule des bf Wen Gesellschaft m.b.h. Wohlmutstraße, A-100 Wen, Tel. ++43/1/ E-Mal: nfo@fh-ve.ac.at,

3 Abstract The New Basel Captal Accord (Basel II) ams at preventng bank nsolvences. To acheve ths goal, banks are requred to adequately underpn loans wth equty captal. Banks can calculate the amount of requred equty captal two-fold: usng the standardsed approach or usng the IRB approach. In the standardsed approach, the amount of requred equty captal s calculated usng external ratngs, whle n the IRB approach bank-nternal ratngs are used. Ths text ntally explores the fundamental theoretcal concepts of the IRB-formula and then shortly descrbes the regulatons of Basel II. Especally the concessons for loans to small and medum szed enterprses (SMEs) wth an annual turnover of up to 50 mllon Euros are dealt wth. Further, wth some restrctons, t s possble to classfy very small-szed loans as retal loans. For retal loans, less equty captal (about 50 percent) s to be underpnned than for corporate loans, gven dentcal probablty of default, and loss gven default. As for corporate loans to SMEs wth an annual turnover of up to 50 mllon Euros, there s a reducton n equty captal to be underpnned; ths reducton s strongest for companes wth an annual turnover of up to 5 mllon Euros. For loans to these companes, some 0 percent less of equty captal has to be underpnned. The proposal to change the IRB-formula that was publshed by the Basle Commttee n January n part strongly reduces the requred equty captal. Ths reducton s strongest for loans wth a hgh probablty of default. The betterment of loans to SMEs and of retal loans s even more pronounced now. De neue Baseler Egenkaptalverenbarung (Basel II) hat das Zel, Banknsolvenzen zu verhndern. Um deses Zel zu errechen, wrd von Banken unter anderem verlangt, das Kredtrsko rskoadäquat mt Egenmtteln zu unterlegen. Banken können de Höhe der Mndestunterlegung für Kredtrsko auf zwe Arten berechnen: mthlfe des Standardansatzes oder mthlfe des IRB-Ansatzes. Während m Standardansatz de Egenmttelunterlegung aufgrund externer Ratngs bestmmt wrd, werden m IRB-Ansatz banknterne Schätzungen verwendet. Deser Text erläutert zunächst de grundlegenden theoretschen Konzepte der IRB- Formel und stellt sodann das Regelwerk von Basel II kurz dar. Insbesondere wrd auf de Vergünstgungen, de es für Unternehmenskredte an klene und mttlere Unternehmen mt enem jährlchen Umsatz von bs zu 50 Mllonen Euro gbt, engegangen. Darüber hnaus besteht unter Enschränkungen de Möglchket, Klenstkredte an Gewerbebetrebe und sehr klene Unternehmungen als Retal-Kredte (Prvatkundenkredte) zu klassfzeren. Für Retal-Kredte snd be glecher Ausfallswahrschenlchket und glechem loss gven default n jedem Fall deutlch wenger Egenmttel zu unterlegen als für Unternehmenskredte (ca. 50 Prozent). Für Kredte an klene und mttlere Unternehmen (KMUs) mt enem Umsatz von bs zu 50 Mllonen Euro gbt es Erlechterungen, de für Unternehmen mt enem Umsatz bs zu fünf Mllonen Euro am stärksten ausgeprägt snd. Für Kredte an dese Klenunternehmen müssen um ca. 0 Prozent wenger Egenmttel unterlegt werden. Der Ende Jänner vom Baseler Ausschuss publzerte Vorschlag zur Änderung der IRB-Formel ( Jänner-Formel ) führt zu ener tels erheblchen Vermnderung der Höhe der zu haltenden Mndestegenmttel, de für Kredte mt ener hohen Ausfallswahrschenlchket stärker ausgeprägt st. Betreffend de Egenmttelunterlegung st de Besserstellung von Unternehmenskredten an KMUs und Retal-Kredten nun noch stärker ausgeprägt. 4

4 1. Enletung De neue Baseler Egenkaptalverenbarung (df Basel II) verfolgt das Zel, Banknsolvenzen zu verhndern und damt en funktonsfähges Bankwesen und enen stablen Fnanzmarkt zu garanteren. Deses Zel wrd auf drefache Wese ( 3 Säulen Modell ) verfolgt: - Säule I: Unterlegung von regulatorschem Mndestegenkaptal - Säule II: Aufschtsrechtlche Überprüfungsverfahren - Säule III: Marktdszpln durch Offenlegungsvorschrften. Um das regulatorsche Mndestegenkaptal zu berechnen, müssen zunächst das Kredtrsko und das Operatonelle Rsko von Banken quantfzert werden. Basel II enthält auch Regelungen bezüglch der Egenmttelunterlegung des Marktrskos des Handelsbuchs. Her werden jedoch de berets mplementerten Regelungen des Baseler Marktrskopapers aus dem Jahre 1996 bebehalten. In desem Text wrd nur auf das zu unterlegende Egenkaptal für Kredtrsko engegangen. 1 Laut Drttem Konsultatonspaper dent das regulatorsche Egenkaptal dazu, sowohl den erwarteten Verlust ( expected loss ), als auch den unerwarteten Verlust ( unexpected loss ) 3 ener Bank abzudecken. Das Konzept von Verlustvertelungen, erwartetem und unerwartetem Verlust wrd n Abbldung 1 veranschaulcht. Das zugrundelegende theoretsche Konzept verlangt m Ansatz, dass de 99.9 Prozent Quantle der Verlustvertelung mt Egenmtteln unterlegt werden muss. Der Wert der anrechenbaren Egenmttel muss zumndest so hoch sen we der Wert des regulatorschen Egenkaptals. Laut dem Ende Jänner 004 veröffentlchten Vorschlag zur Änderung der IRB-Formel 4 muss jedoch nur noch der unerwartete Verlust mt Egenmtteln unterlegt werden. Banken können das regulatorsche Egenkaptal auf zwe Arten berechnen: Über den 1 Auf kredtrskomndernde Maßnahmen, we Stellung von Scherheten, Nettng, Garanten etc., wrd ncht engegangen. Basel Commttee on Bankng Supervson, The New Basel Captal Accord", Aprl Als unerwarteter Verlust UL st n desem Text de Dfferenz zwschen Credt Value-at-Rsk (CVaR) und Expected Loss (EL) zu verstehen. 4 Basel Commttee on Bankng Supervson, "Modfcatons to the captal treatment for expected and unexpected credt losses n the New Basel Accord", 30. Jänner

5 Standardansatz: Her werden den enzelnen Kredtnehmern aufgrund hres externen Ratngs und aufgrund hrer Schuldnerklasse (Staaten, Banken, Unternehmen, Retal) Rskogewchte zugetelt. Aufgrund der rskogewchteten Aktva wrd das zu unterlegende Egenkaptal berechnet. 5 En weterer, fortgeschrttenerer Ansatz zur Berechnung des Egenkaptals st der IRB-Ansatz ( Internal Ratngs Based Approach, auf nternen Ratngs baserender Ansatz). Be desem Ansatz können Banken de Höhe des regulatorschen Egenkaptals mttels hres banknternen Ratngs berechnen. Basel II betet herzu zwe Möglchketen: Den Foundaton IRB Ansatz (FIRB, Bass-IRB-Ansatz), be dem nur de Ausfallswahrschenlchket (Probablty of Default, PD) der Kredtnehmer geschätzt werden muss, während de anderen Parameter vorgegeben snd, und den Advanced IRB Ansatz (AIRB, Fortgeschrttener IRB-Ansatz), be dem neben der PD auch noch der Loss Gven Default (LGD) und de Exposure at Default (EAD) geschätzt werden müssen. Weters fleßt de Laufzet (Maturty, M) bem AIRB- Ansatz en. Im folgenden Abschntt wrd auf de grundlegenden theoretschen Konzepte, de den Formeln zur Berechnung des regulatorschen Egenkaptals mttels des IRB-Ansatzes m Drtten Konsultatonspaper zugrunde legen, engegangen. In Abschntt 3 wrd das Regelwerk zur Berechnung der Mndestegenmttel laut Drttem Konsultatonspaper kurz dargestellt. Auf de Vorschläge vom zur Änderung der Berechnungsmethode ( Jänner-Formel ) wrd n Abschntt 4 engegangen. Abbldung 1: Verlustvertelung, erwarteter und unerwarteter Verlust zweer unterschedlcher (Kredt-)Portfolos. 6 5 Zur Berechnung des regulatorschen Egenkaptals nach dem Standardansatz sehe Appendx 1. 6 Quelle: am

6 . Herletung der IRB-Formel Der IRB-Formel legt en En-Faktor Asset Value Modell zugrunde. Der Zethorzont beträgt en Jahr. Be enem Asset Value Modell wrd der Unternehmenswert (asset value) ener Ausfallschwelle gegenübergestellt. Snkt der Unternehmenswert unter dese Ausfallschwelle, so bedeutet das, dass das Unternehmen ausfällt, d.h. dass en Default entrtt. Abbldung veranschaulcht dese Grunddee. Abbldung : Asset Value Modell: Ene Unternehmung fällt aus, wenn hr Unternehmenswert unter de Ausfallschwelle snkt. In deser Abbldung st nur der Buchwert 7 der Verbndlchketen abgebldet. De Ausfallschwelle legt n der Regel darunter. 8 Ene n Geldenheten defnerte Ausfallschwelle kann auch als Rendte ausgedrückt werden. Der IRB-Formel legt en Modell zugrunde, das de standardserte Rendte der Aktva des 7 ( )Frms generally do not default when ther asset value reaches the book value of ther total labltes. ( ) Many (frms) contnue to trade and servce ther debts. The long-term nature of ther labltes provdes these frms wth some breathng space. We have found that the default pont, the asset value at whch the frm wll default, generally les somewhere between total labltes and current, or short-term, labltes., Crosbe, P., Bohn, J., (00), "Modellng Default Rsk", KMV, S Quelle: Crosbe, P., Bohn, J., (00), "Modellng Default Rsk", KMV, Fgure 1. 7

7 Schuldners ener Ausfallschwelle gegenüberstellt. Herbe wrd unterstellt, dass de Rendte Tabelle 1: De Ausfallschwelle von dre bespelhaften Unternehmen n Geldenheten (Euro), als Rendte und als standardserte Rendte. Es wrd unterstellt, dass de stetgen Rendten (log returns) der Unternehmen normalvertelt snd. De erwartete Rendte wrd der Enfachhet halber mt 0 festgesetzt. Markt wert der Aktva n Mo. EUR Unternehmen Ausfallschwelle n Mo. EUR Volatltät (Standardabwechung) des Marktwerts der Aktva Dstance to default Ausfallschwelle n dskreten Rendten Ausfallschwelle n stetgen Rendten Ausfallschwelle n standardserten stetgen Rendten (D ) Ausfallswahrschenlchket (PD ) A % % % 0.00 B % % 13.7% C % % % der Unternehmenswerte normalvertelt st und somt lecht n ene standardnormalvertelte Rendte umgerechnet werden kann. Zur Veranschaulchung snd n Tabelle 1 Ausfallschwellen n Geldenheten, Rendten und standardserten Rendten für dre bespelhafte Unternehmen aufgelstet. De standardserte Rendte der Aktva enes Schuldners wrd mt Y bezechnet; de Ausfallschwelle für deses Unternehmen mt D. Legt de standardserte Rendte Y unter dem krtschen Wert D, so fällt das Unternehmen aus. De Ausfallswahrschenlchket für Unternehmen beträgt also ( Y D ) PD P < = [1] 9 De standardserte Rendte wrd durch zwe Enflussfaktoren erklärt: durch () enen systematschen Rskofaktor M 10 und () ene spezfsche Rskokomponente ε. Dese beden Enflussfaktoren snd standardnormalvertelt und unabhängg vonenander (d) 11. Bezechnet w 1 das Gewcht des systematschen Rskofaktors ( Marktrskofaktors ) M und w das 9 Für de Berechnung des regulatorschen Egenkaptals nach Basel II wrd außer für Kredte an Staaten jedoch de mnmale PD mt 3 Basspunkten festgelegt, sodass PD = max < [ P( Y D ), ] 10 Man kann sch her enen volkswrtschaftlchen Enflussfaktor vorstellen. Deser könnte etwa durch enen Marktndex approxmert werden. Wchtg st, dass de Baseler IRB-Formel unterstellt, dass en enzger systematscher Rskoprozess angenommen wrd. 11 ndependent, and dentcally dstrbuted 8

8 Gewcht des (unternehmens-)spezfschen Rskofaktors ε und snd dese Gewchte für alle Unternehmen glech, dann lässt sch de standardserte Rendte Y we folgt darstellen: Y = w1 M + w ε [] Das der IRB-Formel zugrunde legende Modell legt de Gewchte w 1 und w we folgt fest: w = w 1 und w = 1 w Somt kann de standardserte Rendte Y folgendermaßen dargestellt werden: Y = w M + 1 w ε [3] Des stellt scher, dass de standardserte Rendte als abhängge Varable der beden standardnormalvertelten Enflussfaktoren M und ε ebenfalls standardnormalvertelt st, d.h. enen Erwartungswert von 0 und ene Varanz von 1 hat: Var( Y ) = w = w Var 1 + E ( Y ) = w E( M ) + 1 w E( ε ) = w w 0 = 0 ( M ) + ( 1 w ) Var( ε ) + w 1 w cov( M, ε ) ( 1 w ) 1 = 1 = = Da de Prozesse M und ε unabhängg vonenander snd, hat de Kovaranz cov(m,ε ) den Wert 0. Alle paarwesen Korrelatonen ρ zwschen Unternehmensrendten und systematschem Rskofaktor werden n der Folge konstant auf den Wert ρ = w gesetzt. 1 Es wrd also angenommen, dass alle Unternehmensrendten postv mt dem systematschen Rskofaktor korreleren. Graphk A n Abbldung 3 stellt das Gewcht des spezfschen Rskos n 1 Folglch nehmen auch de Kovaranzen enen Wert von w an, da de Standardabwechungen der standardserten Rendte und des systematschen Rsko jewels 1 betragen. 9

9 Abhänggket vom Gewcht des systematschen Rskos w dar; n Graphk B wrd das Gewcht des spezfschen Rskos n Abhänggket von der Korrelaton ρ mt dem systematschen Rsko dargestellt. Abbldung 3: Gewcht des spezfschen Rskos zur Erklärung der standardserten Rendte der Aktva von Schuldner, Y, n Abhänggket vom Gewcht des systematschen Rskos w (Graphk A) und n Abhänggket von der Korrelaton ρ (Graphk B). Graphk A: Gewcht des systematschen Rskos n Abhänggket von w Graphk B: Gewcht des systematschen Rskos n Abhänggket von ρ = w w w Rho w Oben wurde ausgeführt, dass ene Unternehmung ausfällt, wenn hre (standardnormalvertelte) Rendte Y unter den krtschen Wert D fällt. De Ausfallswahrschenlchket oder Probablty of Default wrd mt PD bezechnet (sehe Formel [1]). Nachdem Y standardnormalvertelt st, kann Formel [1] analog folgendermaßen geschreben werden: ( ) D = Φ PD [4] 10

10 wo Φ -1 de Umkehrfunkton der Vertelungsfunkton der Standardnormalvertelung darstellt. Kennt man also de Ausfallswahrschenlchket von Unternehmen, so kann auf dese Wese enfach de Ausfallschwelle D berechnet werden. 13 De Ausfallswahrschenlchket PD kann somt auch folgendermaßen dargestellt werden: ( < D ) = ( M + 1 w ε < Φ ( PD )) Φ ( PD ) w M P Y P w P ε < 1 w = = [5] Da ε standardnormalvertelt st, lässt sch Formel [5] weter umformen zu Φ Φ ( ) PD w M [6] 1 w wo Φ de Vertelungsfunkton der Standardnormalvertelung darstellt. We erwähnt wrd unterstellt, dass alle paarwesen Korrelatonen ρ den Wert ρ = w annehmen, sodass Φ Φ ( ) PD ρ M [7] 1 ρ Formel [7] stellt de unbedngte Ausfallswahrschenlchket von Unternehmen dar. Ist man nun an der Ausfallswahrschenlchket nteressert, de be ener bestmmten Entwcklung der standardserten Rendte des Marktrskofaktors M zu erwarten st, so sprcht man von ener bedngten Ausfallswahrschenlchket. Nachdem M standardnormalvertelt st, kann man sagen, dass de standardnormalvertelte Rendte M be enem Konfdenznveau α zumndest den Wert Φ -1 (α) = -Φ -1 (1-α) annmmt. Somt kann Formel [7] folgendermaßen geschreben werden: 13 Ebenso kann natürlch aus der Ausfallschwelle D de Ausfallswahrschenlchket PD berechnet werden. 11

11 Φ Φ Φ Φ ( PD ) ρ Φ ( α ) 1 ρ ( PD ) + ρ Φ ( 1 α ) 1 ρ = [8] Das n der IRB-Formel erwünschte Konfdenznveau für den Value-at-Rsk beträgt 99.9 Prozent, d.h. α = 0.1 Prozent. Da de Umkehrfunkton der Standardnormalvertelungsfunkton von 0.1 Prozent den Wert annmmt (Φ -1 (0.001) = -Φ -1 (0.999) = ), kann Formel [8] weter umgeformt werden zu Φ Φ Φ Φ Φ Φ ( PD ) ρ Φ ( 0.001) ( PD ) + ρ Φ ( 0.999) ( PD ) 1 ρ 1 ρ ρ ρ = = [9] Deser Wert drückt den 99.9 prozentgen Value-at-Rsk (VaR 99.9% ), also den Maxmalverlust pro Geldenhet des Kredtexposures be enem Konfdenznveau von 99.9 Prozent und enem Zethorzont von enem Jahr aus 14. Formel [9] stellt den ersten Faktor der IRB-Formel dar und wrd mt F 1 bezechnet. ( PD ) Φ ρ F = Φ 1, [10] 1 ρ Normalerwese wrd das zusätzlche Rsko enes enzelnen Kredts n enem Kredtportfolo von der Zusammensetzung des Kredtportfolos abhängen (der sogenannte Portfolo- Effekt ). Deser Portfolo-Effekt ergbt sch durch de Korrelaton des spezfschen Rskos enes Schuldners mt den spezfschen Rsken der anderen Schuldner m Kredtportfolo. Banken snd n erster Lne an der Veränderung des Rskos, das durch enen zusätzlch 1 14 wetere Annahme: LGD von 1. Sehe herzu später.

12 gewährten Kredt entsteht, nteressert. Wrd der Value-at-Rsk als Rskomaß verwendet, so wrd de Veränderung der Rskoposton mthlfe des margnalen Value-at-Rsk quantfzert. Gordy (003) zegt jedoch, dass das spezfsche Rsko der Schuldner enes Kredtportfolos unter zwe Bedngungen vollständg dversfzert (d.h. elmnert) werden kann. De erste Bedngung st, dass nur en enzger Enflussfaktor für das systematsche Rsko exstert (vgl. oben). De zwete Bedngung st, dass das Kredtportfolo unendlch fenkörng ( nfntely fne graned ) st. De letzte Bedngung bedeutet, dass der Antel enes enzelnen Kredtes n enem Kredtportfolo gegen null tendert. 15 En solches Portfolo wrd auch als asymptotsches Portfolo bezechnet. Um de Vertelung der Verlustkurve zu schätzen, muss nur auf das systematsche Rsko engegangen werden. De spezfschen Rsken der enzelnen Schuldner können hngegen vernachlässgt werden. In der Realtät gbt es jedoch kene unendlch fenkörngen Kredtportfolos. Während Retal- Kredtportfolos enem solchen Ideal zemlch nahe kommen, snd für Unternehmens- Kredtportfolos erheblche Klumpenrsken zu beobachten. Gordy (003) schleßt, dass captal charges calbrated to the asymptotc case whch assume that dosyncratc rsk s dversfed away completely, must understate the requred captal. Um deses Problem zu beheben, letet Gordy (003) enen Aufschlag (Granularty add-on) her, der n Abhänggket von der Körngket bzw. Granulartät (granularty) 16 zusätzlch zu dem Egenkaptal, das unter der Annahme enes asymptotschen Kredtportfolos berechnet wrd, unterlegt werden muss. Das regulatorsche Egenkaptal für ncht asymptotsche Kredtportfolos, d.h. für Kredtportfolos, be denen das spezfsche Rsko ncht zur Gänze dversfzert werden kann, beträgt also: Egenkaptal für ncht asymptotsche Portfolos = Egenkaptal für asymptotsche Portfolos + Granularty add-on De Bestmmungen zur Berechnung deses Granularty add-on wurden m Zweten Konsultatonspaper des Baseler Ausschusses erwähnt; nach den Regeln des aktuellen Drtten 15 D.h. das Rsko, das von enem zusätzlchen Kredt begetragen wrd, hängt nur von den Charakterstka des Schuldners ab und wrd ncht durch das Kredtportfolo, dem der Kredt zugeordnet wrd, beenflusst. 16 De Granulartät enes Kredtportfolos wrd von Gordy (003) mttels des Herfndahl Index quantfzert. 13

13 Konsultatonspapers muss deses Granularty add-on ncht mehr auf das regulatorsche Egenkaptal für asymptotsche Portfolos aufgeschlagen werden. Das regulatorsche Egenkaptal wrd also so berechnet, als wären de Kredtportfolos asymptotsch. Der zwete Faktor der IRB-Formel F wrd benötgt, um ene Anpassung n Abhänggket von der Restlaufzet des Kredts vorzunehmen ( Laufzetanpassung oder maturty adjustment ), da der erste Faktor F 1 von ener Restlaufzet von enem Jahr ausgeht. Dese Laufzetanpassung st nur für Kredte an Unternehmen, Banken und Staaten vorgesehen, ncht aber für Retal-Kredte. Der zwete Faktor F lautet: F, ( M.5) ( ln( PD )) 1.5 ( ln( PD )) 1 + = [11] wobe M de Restlaufzet n Jahren darstellt. Wrd der FIRB-Ansatz gewählt, so st de Restlaufzet von Kredten enhetlch mt.5 Jahren festgelegt. Bem AIRB-Ansatz glt ene Untergrenze von enem Jahr und ene Obergrenze von fünf Jahren, sodass 1 M 5. Schulte- Mattler und Tysak (00) merken zur Restlaufzetanpassung an: We der Baseler Ausschuss de spezellen Funktonen zur Abschätzung der Kredtrskoerhöhung durch ene längere Restlaufzet abgeletet hat, st bslang der Öffentlchket ncht bekannt. In der Regel st es be enem Kredtausfall ncht so, dass das gesamte Kredtexposure als Verlust verbucht werden muss. Velmehr st oftmals en Tel der Forderungen enbrnglch. Der Loss Gven Default (LGD) gbt den Antel des Kredtexposures an, der be enem Ausfall des Kredtnehmers unenbrngbar st. 17 Der LGD muss nur m AIRB-Ansatz aus banknternen Daten selbst geschätzt werden; m FIRB-Ansatz st er mt 45 Prozent für vorrangge Kredte und mt 75 Pozent für nachrangge Kredte vorgegeben. Folgerchtg müssen auch nur LGD F 1 F pro Geldenhet des Kredtexposure aus Egenmtteln unterlegt werden. Wrd deser Wert mt der Exposure at Default (EAD), dem erwarteten Kredtexposure zum Bs vor kurzem wurde n der Fachlteratur der Begrff der Recovery Rate häufger verwendet als jener des loss gven default. De Recovery Rate RR entsprcht der Dfferenz von 1 und dem LGD: RR = 1 -LGD

14 Zetpunkt des Ausfalls multplzert, so erhält man de Höhe der zu unterlegenden Egenmttel. 18 De Mndestunterlegung für Kredt beträgt also 19 : F 1, F, LGD EAD [1] Alternatv kann de Mndestunterlegung auch über rskogewchtete Aktva (rsk-weghted assets, RWA = Rskogewcht EAD) berechnet werden. Herzu muss Formel [1] mt 1.5 multplzert werden. Von desen rskogewchteten Aktva müssen mndestens acht Prozent an Egenmtteln gehalten werden. 0 RWA 1.5 LGD EAD [13] = F1, F, De Formel für das Rskogewcht lautet: Rskogewcht 1.5 LGD [14] = F1, F, Im folgenden Abschntt wrd auf de Detals zur Berechnung der Mndestegenmttel laut Drttem Konsultatonspaper engegangen. 18 Im Zweten Konsultatonspaper war ene Obergrenze vorgesehen, de verhnderte, dass mehr als der zu erwartende Verlust be Ausfall (=LGD EAD) unterlegt werden musste. De Formel für de Mndestunterlegung lautete also [ F1, F, 1] LGD EAD mn, Im Drtten Konsultatonspaper st dese Obergrenze ncht mehr vorgesehen, sodass ab ener bestmmten Höhe der Ausfallswahrschenlchket (de jedoch außerhalb des relevanten Bereches legt) für Unternehmenskredte mehr als der zu erwartende Verlust be Ausfall unterlegt werden muss. Be Unternehmenskredten st des ab ener Ausfallswahrschenlchket von rund 85 Prozent der Fall (be Kredten an Klenunternehmen mt enem jährlchen Umsatz von bs zu 5 Mllonen Euro ab ener Ausfallswahrschenlchket von rund 90 Prozent). 19 F, für Retal-Kredte beträgt 1 (ens). 0 Der Kehrwert von acht Prozent (0.08) beträgt 1.5. Ene Unterlegung von acht Prozent der rskogewchteten Aktva entsprcht daher der Unterlegung laut Formel [1], da =1. 15

15 3. Mndestegenmttel für Unternehmenskredte, Kredte an KMUs und Retal-Kredte laut Drttem Konsultatonspaper De Mndestegenmttelunterlegung für Kredte varert laut Vertragswerk von Basel II auch n Abhänggket von der Unternehmensgröße, wobe Kredte an klene und mttlere Unternehmen (KMUs) bevorzugt werden, da für se wenger Egenmttel zu unterlegen snd. KMUs m Snne von Basel II snd Unternehmen mt enem Umsatz unter 50 Mllonen Euro 1. Weters haben Banken de Möglchket, Klenstkredte an KMUs we Retal-Kredte (Prvatkundenkredte) zu behandeln. Voraussetzung st unter anderem, dass das vom Kredtkunden nsgesamt ausgeschöpfte Kredtvolumen m gesamten Bankkonzern 1 Mllon Euro ncht überstegt. Unterlegungen für Retal-Kredte snd be glecher Ausfallswahrschenlchket und glechem LGD mmer gernger als jene für Unternehmenskredte. De unterschedlchen Mndestegenmttel ergeben sch aus Unterscheden n der unterstellten Korrelaton zwschen der Unternehmensrendte und dem systematschen Rskofaktor ( Marktrskofaktor ). De unterstellte Korrelaton für Unternehmenskredte st abhängg von der Ausfallswahrschenlchket (PD), wobe für Kredte mt ener nedrgen Ausfallswahrschenlchket ene höhere Korrelaton angenommen wrd. De unterstellte Korrelaton für Unternehmen mt enem Umsatz von 50 Mllonen Euro und mehr lautet 50 PD 50 1 e PD Unternehmen 1 e ρ = [15] e 1 e Aus Formel [15] lässt sch Folgendes erkennen: Da de Ausfallswahrschenlchket mmer größer glech 0.03 Prozent und klener glech ens sen muß, st garantert, dass folgender Term aus Formel [15] größer als null und klener glech ens st: 1 e 1 e 50 PD 0 < 50 1, da PD 1 Obger Term nmmt enen größeren Wert für große Ausfallswahrschenlchketen an Anmerkung: Im Drtten Konsultatonspaper fnden sch kene explzten Angaben zur Währungsenhet.

16 Weters st erkennbar, dass sch folgende zwe Terme aus Formel [15] be gegebener Ausfallswahrschenlchket mmer auf ens summeren: 1 e 1 e 1 e e 50 PD 50 PD = 1 Folglch legt de unterstellte Korrelaton mmer zwschen 4 Prozent (für Unternehmen mt ener gerngen Ausfallswahrschenlchket) und 1 Prozent (für Unternehmen mt ener hohen Ausfallswahrschenlchket). De unterstellte Korrelaton für Unternehmen, deren Umsatz gernger als 50 Mllonen Euro st (KMUs), lautet ρ 50 PD 1 e 1 e e 1 e Unternehmen S 5 = ρ PD = 0 KMUs 50 S = 45 [16] wo S den Umsatz von Unternehmen n Mllonen Euro darstellt, mndestens jedoch den Wert 5 annmmt (auch für Unternehmen mt enem Umsatz von wenger als 5 Mllonen Euro). Aus Formel [16] st erschtlch, dass be glecher Ausfallswahrschenlchket de unterstellte Korrelaton für klene Unternehmen mt enem Umsatz bs maxmal 5 Mllonen Euro um 4 Prozent gernger st, als jene für Unternehmen mt enem Umsatz von 50 Mllonen Euro und mehr. De unterstellten Korrelatonen für Unternehmen mt enem Umsatz zwschen 5 und 50 Mllonen Euro nähern sch n Abhänggket vom Umsatz der Korrelaton für Unternehmen mt enem Umsatz von mehr als 50 Mllonen Euro und glecher Ausfallswahrschenlchket an. 17

17 De unterstellte Korrelaton für Retal-Kredte st deutlch gernger als jene für Unternehmenskredte und legt zwschen und 17 Prozent: 35 PD 35 PD Retal 1 e 1 e ρ = [17] e 1 e De unterstellten Korrelatonen für Unternehmenskredte (für Unternehmen mt enem Umsatz von 50 Mllonen Euro und mehr), für Kredte an Klenunternehmen mt enem Umsatz von fünf Mllonen Euro und darunter, sowe für Retal-Kredte snd n Abbldung 4 dargestellt. Aufgrund der unterschedlchen unterstellten Korrelatonen snd auch de Werte von F 3 1 unterschedlch. Der Wert von F 1 für Unternehmenskredte (für Unternehmen mt enem Umsatz von 50 Mllonen Euro und mehr), für Kredte an Klenunternehmen mt enem Umsatz von 5 Mllonen Euro und darunter, sowe für Retal-Kredte snd n Abbldung 5 dargestellt. Schulte-Mattler und Tysak (00) merken an, dass de unterstellten Korrelatonen als sehr hoch erschenen: In Deutschland würde sch de emprsche Korrelaton n Schlüsselndustren um den Wert 0,01 oder darunter bewegen. De mttels F 1 berechneten Werte müssen nun be Unternehmenskredten (ncht jedoch be Retal-Kredten) mt dem Laufzetanpassungsfaktor F multplzert werden. F st größer, je gernger de Ausfallswahrschenlchket PD st. Im FIRB-Ansatz, be dem für alle Kredte verenfachend ene Laufzet von.5 Jahren unterstellt wrd, resultert de Laufzetanpassung n ener Erhöhung der Mndestegenmttel um 90.6 Prozent für Unternehmen mt sehr guter Bontät (Ausfallswahrschenlchket von 3 Basspunkten). Be stegender Ausfallswahrschenlchket nmmt F jedoch stark ab. Der Wert von F m FIRB-Ansatz (be ener unterstellten Restlaufzet von.5 Jahren) n Abhänggket von der Ausfallswahrschenlchket PD st n Abbldung 6 dargestellt. Werte von F be varerender 18 In desem Text wrd nur auf sonstge Retal-Kredte engegangen. De Formeln für Revolverende Kredte und Hypothekarkredte ( Sonderformen von Retal-Kredten) unterscheden sch von jenen für sonstge Retal- Kredte. 3 Also dem Maxmalverlust pro Geldenhet des Kredtexposures be enem Konfdenznveau von 99.9 Prozent, enem Zethorzont und ener Restlaufzet von enem Jahr und enem LGD von 1. Sehe Formel [10].

18 Abbldung 4: Unterstellte Korrelaton ρ n Abhänggket von der Ausfallswahrschenlchket PD für Unternehmenskredte (Umsatz von EUR 50 Mo. und mehr), Klenunternehmenskredte (Umsatz von EUR 5 Mo. und wenger), sowe für Retal-Kredte. Unterstellte Korrelatonen laut CP3 für PDs von bs Rho % % 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 1% 13% 14% 15% PD Unternehmen KUs Other Retal Unterstellte Korrelatonen laut CP3 für PDs von bs Rho PD Unternehmen KUs Other Retal 19

19 Abbldung 5: F 1 n Abhänggket von der Ausfallswahrschenlchket PD für Unternehmenskredte (Umsatz von EUR 50 Mo. und mehr), Klenunternehmenskredte (Umsatz von EUR 5 Mo. und wenger), sowe für Retal-Kredte. De Unterschede ergeben sch durch unterschedlche unterstellte Korrelatonen. 6 F1 F1 (erwartete und unerwartete Verluste für enjährges Kredtportfolo (PD von bs 0.15)) % % 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 1% 13% 14% 15% PD F F KUs F Retal F1 (erw artete und unerw artete Verluste für enjährges Kredtportfolo (PD von bs 0.99)) 10 F % 1 15% 5% 3 35% 4 45% 5 55% 6 65% 7 75% 8 85% 9 95% PD F1 F1 KUs F1 Retal 0

20 Abbldung 6: F (Laufzetanpassung für Unternehmenskredte) m FIRB-Ansatz (Restlaufzet M=.5 Jahre) n Abhänggket von der Ausfallswahrschenlchket PD. F (Laufzetanpassung) für M=.5 (FIRB) für PDs von bs F % % 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 1% 13% 14% 15% PD F (Laufzetanpassung) für M=.5 (FIRB) für PDs von bs F % 1 15% 5% 3 35% 4 45% 5 55% 6 65% 7 75% 8 85% 9 95% PD 1

21 Restlaufzet (von enem bs fünf Jahren), we se m AIRB-Ansatz verwendet werden, snd n Abbldung A. n Appendx dargestellt. Durch de Laufzetanpassung m AIRB-Ansatz werden de zu haltenden Mndestegenmttel um maxmal 41.6 Prozent erhöht (be ener Restlaufzet von 5 Jahren und ener Ausfallswahrschenlchket von 3 Basspunkten). Nachdem der Laufzetanpassungsfaktor F n jedem Fall größer als ens st, snd Retal- Kredte nsofern bevorzugt, als dese Laufzetanpassung be hnen ncht zum Tragen kommt. Dese Bevorzugung st be Kredtnehmern mt sehr guter Bontät besonders ausgeprägt, kann aber aufgrund des maxmalen Kredtvolumens von ener Mllon Euro nur beschränkt "ausgenutzt" werden. In Abbldung 7 snd de Rskogewchte (=1.5 F 1 F LGD) für de dre Schuldnerklassen dargestellt, wenn ene Restlaufzet von.5 Jahren angenommen wrd. Das Rskogewcht für Unternehmenskredte beträgt nach dem zur Zet verwendeten Regelwerk von Basel I enhetlch 100 Prozent. Aus Abbldung 7 st erschtlch, dass de geforderten Mndestegenmttel für Kredte an klene Unternehmen und nsbesondere für Retal-Kredte deutlch unter jenen für Unternehmenskredte an große Unternehmen legen. Es st anzunehmen, dass des Auswrkungen auf de Kredtkondtonen haben wrd. Zur Verdeutlchung wrd n Abbldung 8 de Ersparns an Egenmtteln gegenüber enem Unternehmenskredt für große Unternehmen dargestellt, wenn en Unternehmenskredt an en klenes Unternehmen vergeben wrd oder wenn der Kredt als Retal-Kredt zuordenbar st. Im relevanten Berech (PD < 0.15) snd für Kredte an klene Unternehmen zwschen 15 und 0 Prozent wenger an Egenmtteln zu unterlegen. Für Retal-Kredte rangert de Ersparns sogar um enen Wert von 50 Prozent. Für Banken bestehen Anreze, de Egenmttelunterlegung zu mnmeren, da so ene größere Anzahl gewnnbrngender Kredte vergeben werden kann. Dennoch st es n hrem uregensten Interesse, en adäquates Rskomanagement enzurchten. Darüber hnaus wrd dese Adäquanz laufend von den natonalen Bankenaufschten und durch Offenlegungsvorschrften schergestellt. Herbe kann angemerkt werden, dass de Egenmttelunterlegungsquote der österrechschen Banken während der letzten Jahre m

Kreditrisikomodellierung und Risikogewichte im Neuen Baseler Accord

Kreditrisikomodellierung und Risikogewichte im Neuen Baseler Accord 1 Kredtrskomodellerung und Rskogewchte m Neuen Baseler Accord erschenen n: Zetschrft für das gesamte Kredtwesen (ZfgK), 54. Jahrgang, 2001, S. 1004-1005. Prvatdozent Dr. Hans Rau-Bredow, Lehrstuhl für

Mehr

nonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen

nonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren Verfahren zur Analyse nomnalskalerten Daten Thomas Schäfer SS 009 1 arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren nonparametrsche Tests werden auch vertelungsfree

Mehr

Einführung in die Finanzmathematik

Einführung in die Finanzmathematik 1 Themen Enführung n de Fnanzmathematk 1. Znsen- und Znsesznsrechnung 2. Rentenrechnung 3. Schuldentlgung 2 Defntonen Kaptal Betrag n ener bestmmten Währungsenhet, der zu enem gegebenen Zetpunkt fällg

Mehr

Polygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com.

Polygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com. Verfahren für de Polygonalserung ener Kugel Eldar Sultanow, Unverstät Potsdam, sultanow@gmal.com Abstract Ene Kugel kann durch mathematsche Funktonen beschreben werden. Man sprcht n desem Falle von ener

Mehr

Lineare Regression (1) - Einführung I -

Lineare Regression (1) - Einführung I - Lneare Regresson (1) - Enführung I - Mttels Regressonsanalysen und kompleeren, auf Regressonsanalysen aserenden Verfahren können schenar verschedene, jedoch nenander üerführare Fragen untersucht werden:

Mehr

1 BWL 4 Tutorium V vom 15.05.02

1 BWL 4 Tutorium V vom 15.05.02 1 BWL 4 Tutorum V vom 15.05.02 1.1 Der Tlgungsfaktor Der Tlgungsfaktor st der Kehrwert des Endwertfaktors (EWF). EW F (n; ) = (1 + )n 1 T F (n; ) = 1 BWL 4 TUTORIUM V VOM 15.05.02 (1 ) n 1 Mt dem Tlgungsfaktor(TF)

Mehr

FORMELSAMMLUNG STATISTIK (I)

FORMELSAMMLUNG STATISTIK (I) Statst I / B. Zegler Formelsammlng FORMELSAMMLUG STATISTIK (I) Statstsche Formeln, Defntonen nd Erläterngen A a X n qaltatves Mermal Mermalsasprägng qanttatves Mermal Mermalswert Anzahl der statstschen

Mehr

4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte **

4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte ** Unverstät Karlsruhe Algorthmentechnk Fakultät für Informatk WS 05/06 ITI Wagner 4. Musterlösung Problem 1: Kreuzende Schntte ** Zwe Schntte (S, V \ S) und (T, V \ T ) n enem Graph G = (V, E) kreuzen sch,

Mehr

Grundlagen der makroökonomischen Analyse kleiner offener Volkswirtschaften

Grundlagen der makroökonomischen Analyse kleiner offener Volkswirtschaften Bassmodul Makroökonomk /W 2010 Grundlagen der makroökonomschen Analyse klener offener Volkswrtschaften Terms of Trade und Wechselkurs Es se en sogenannter Fall des klenen Landes zu betrachten; d.h., de

Mehr

Methoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung

Methoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung Methoden der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung In der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung werden de Gemenosten der Hlfsostenstellen auf de Hauptostenstellen übertragen. Grundlage dafür snd de von den

Mehr

Free Riding in Joint Audits A Game-Theoretic Analysis

Free Riding in Joint Audits A Game-Theoretic Analysis . wp Wssenschatsorum, Wen,8. Aprl 04 Free Rdng n Jont Audts A Game-Theoretc Analyss Erch Pummerer (erch.pummerer@ubk.ac.at) Marcel Steller (marcel.steller@ubk.ac.at) Insttut ür Rechnungswesen, Steuerlehre

Mehr

12 LK Ph / Gr Elektrische Leistung im Wechselstromkreis 1/5 31.01.2007. ω Additionstheorem: 2 sin 2 2

12 LK Ph / Gr Elektrische Leistung im Wechselstromkreis 1/5 31.01.2007. ω Additionstheorem: 2 sin 2 2 1 K Ph / Gr Elektrsche estng m Wechselstromkres 1/5 3101007 estng m Wechselstromkres a) Ohmscher Wderstand = ˆ ( ω ) ( t) = sn ( ω t) t sn t ˆ ˆ P t = t t = sn ω t Momentane estng 1 cos ( t) ˆ ω = Addtonstheorem:

Mehr

Netzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer:

Netzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer: Netzwerkstrukturen 1) Nehmen wr an, n enem Neubaugebet soll für 10.000 Haushalte en Telefonnetz nstallert werden. Herzu muss von jedem Haushalt en Kabel zur nächstgelegenen Vermttlungsstelle gezogen werden.

Mehr

Funktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e

Funktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e Andere Darstellungsformen für de Ausfall- bzw. Überlebens-Wahrschenlchket der Webull-Vertelung snd we folgt: Ausfallwahrschenlchket: F ( t ) Überlebenswahrschenlchket: ( t ) = R = e e t t Dabe haben de

Mehr

Kreditpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (inkl. Netzplantechnik)

Kreditpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (inkl. Netzplantechnik) Kredtpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (nkl. Netzplantechnk) Themensteller: Unv.-Prof. Dr. St. Zelewsk m Haupttermn des Wntersemesters 010/11 Btte kreuzen Se das gewählte Thema an:

Mehr

1 - Prüfungsvorbereitungsseminar

1 - Prüfungsvorbereitungsseminar 1 - Prüfungsvorberetungssemnar Kaptel 1 Grundlagen der Buchführung Inventur Inventar Blanz Inventur st de Tätgket des mengenmäßgen Erfassens und Bewertens aller Vermögenstele und Schulden zu enem bestmmten

Mehr

Beim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm):

Beim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm): Aufgabe 1 (4 + 2 + 3 Punkte) Bem Wegen von 0 Respaketen ergaben sch folgende Gewchte X(n Gramm): 1 2 3 4 K = (x u, x o ] (98,99] (99, 1000] (1000,100] (100,1020] n 1 20 10 a) Erstellen Se das Hstogramm.

Mehr

18. Dynamisches Programmieren

18. Dynamisches Programmieren 8. Dynamsches Programmeren Dynamsche Programmerung we gerge Algorthmen ene Algorthmenmethode, um Optmerungsprobleme zu lösen. We Dvde&Conquer berechnet Dynamsche Programmerung Lösung enes Problems aus

Mehr

Nernstscher Verteilungssatz

Nernstscher Verteilungssatz Insttut für Physkalsche Cheme Grundpraktkum 7. NERNSTSCHER VERTEILUNGSSATZ Stand 03/11/2006 Nernstscher Vertelungssatz 1. Versuchsplatz Komponenten: - Schedetrchter - Büretten - Rührer - Bechergläser 2.

Mehr

d da B A Die gesamte Erscheinung der magnetischen Feldlinien bezeichnet man als magnetischen Fluss. = 1 V s = 1 Wb

d da B A Die gesamte Erscheinung der magnetischen Feldlinien bezeichnet man als magnetischen Fluss. = 1 V s = 1 Wb S N De amte Erschenng der magnetschen Feldlnen bezechnet man als magnetschen Flss. = V s = Wb Kraftflssdchte oder magnetsche ndkton B. B d da B = Wb/m = T Für homogene Magnetfelder, we se m nneren von

Mehr

Ich habe ein Beispiel ähnlich dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol2_issue3.pdf] durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatigue.pdf.

Ich habe ein Beispiel ähnlich dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol2_issue3.pdf] durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatigue.pdf. Ich habe en Bespel ähnlch dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol_ssue3.pdf durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatgue.pdf. Abbldung 1: Bespel aus Rfatgue.pdf 1. ch habe es manuell durchgerechnet

Mehr

Basel III Kontrahentenrisiken

Basel III Kontrahentenrisiken Basel III Kontrahentenrsken Chrstoph Hofmann De Fnanzkrse hat gezegt, dass das aus ncht börsengehandelten (OTC) Dervaten hervorgehende Kontrahentenrsko von entschedender Bedeutung für de Stabltät des Bankensystems

Mehr

Praktikum Physikalische Chemie I (C-2) Versuch Nr. 6

Praktikum Physikalische Chemie I (C-2) Versuch Nr. 6 Praktkum Physkalsche Cheme I (C-2) Versuch Nr. 6 Konduktometrsche Ttratonen von Säuren und Basen sowe Fällungsttratonen Praktkumsaufgaben 1. Ttreren Se konduktometrsch Schwefelsäure mt Natronlauge und

Mehr

Für jeden reinen, ideal kristallisierten Stoff ist die Entropie am absoluten Nullpunkt gleich

Für jeden reinen, ideal kristallisierten Stoff ist die Entropie am absoluten Nullpunkt gleich Drtter Hauptsatz der Thermodynamk Rückblck auf vorherge Vorlesung Methoden zur Erzeugung tefer Temperaturen: - umgekehrt laufende WKM (Wärmepumpe) - Joule-Thomson Effekt bs 4 K - Verdampfen von flüssgem

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeit

Statistik und Wahrscheinlichkeit Regeln der Wahrschenlchketsrechnung tatstk und Wahrschenlchket Regeln der Wahrschenlchketsrechnung Relatve Häufgket n nt := Eregnsalgebra Eregnsraum oder scheres Eregns und n := 00 Wahrschenlchket Eregnsse

Mehr

Übungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen

Übungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen Übungsklausur Wahrschenlchket und Regresson De Lösungen. Welche der folgenden Aussagen treffen auf en Zufallsexperment zu? a) En Zufallsexperment st en emprsches Phänomen, das n stochastschen Modellen

Mehr

ERP Cloud Tutorial. E-Commerce ECM ERP SFA EDI. Backup. Preise erfassen. www.comarch-cloud.de

ERP Cloud Tutorial. E-Commerce ECM ERP SFA EDI. Backup. Preise erfassen. www.comarch-cloud.de ERP Cloud SFA ECM Backup E-Commerce ERP EDI Prese erfassen www.comarch-cloud.de Inhaltsverzechns 1 Zel des s 3 2 Enführung: Welche Arten von Presen gbt es? 3 3 Beschaffungsprese erfassen 3 3.1 Vordefnerte

Mehr

6. Modelle mit binären abhängigen Variablen

6. Modelle mit binären abhängigen Variablen 6. Modelle mt bnären abhänggen Varablen 6.1 Lneare Wahrschenlchketsmodelle Qualtatve Varablen: Bnäre Varablen: Dese Varablen haben genau zwe möglche Kategoren und nehmen deshalb genau zwe Werte an, nämlch

Mehr

Commercial Banking. Controlling Kalkulation und Banksteuerung. Teilbereiche des Controlling

Commercial Banking. Controlling Kalkulation und Banksteuerung. Teilbereiche des Controlling Commercal Bankng Controllng Kalkulaton und Banksteuerung elbereche des Controllng Produktkalkulaton: Enzelkostenrechnung Performancerechnung (Erfolgsanalyse) Kaptalallokaton, Kapaztätsausbauentschedung

Mehr

Versicherungstechnischer Umgang mit Risiko

Versicherungstechnischer Umgang mit Risiko Verscherungstechnscher Umgang mt Rsko. Denstlestung Verscherung: Schadensdeckung von für de enzelne Person ncht tragbaren Schäden durch den fnanzellen Ausglech n der Zet und m Kollektv. Des st möglch über

Mehr

Nomenklatur - Übersicht

Nomenklatur - Übersicht Nomenklatur - Überscht Name der synthetschen Varable Wert der synthetschen Varable durch synth. Varable erklärte Gesamt- Streuung durch synth. Varable erkl. Streuung der enzelnen Varablen Korrelaton zwschen

Mehr

1.1 Grundbegriffe und Grundgesetze 29

1.1 Grundbegriffe und Grundgesetze 29 1.1 Grundbegrffe und Grundgesetze 9 mt dem udrtschen Temperturkoeffzenten 0 (Enhet: K - ) T 1 d 0. (1.60) 0 dt T 93 K Betrchtet mn nun den elektrschen Wderstnd enes von enem homogenen elektrschen Feld

Mehr

Gruppe. Lineare Block-Codes

Gruppe. Lineare Block-Codes Thema: Lneare Block-Codes Lneare Block-Codes Zele Mt desen rechnerschen und expermentellen Übungen wrd de prnzpelle Vorgehenswese zur Kanalcoderung mt lnearen Block-Codes erarbetet. De konkrete Anwendung

Mehr

Konkave und Konvexe Funktionen

Konkave und Konvexe Funktionen Konkave und Konvexe Funktonen Auch wenn es n der Wrtschaftstheore mest ncht möglch st, de Form enes funktonalen Zusammenhangs explzt anzugeben, so kann man doch n velen Stuatonen de Klasse der n Frage

Mehr

Portfoliothorie (Markowitz) Separationstheorem (Tobin) Kapitamarkttheorie (Sharpe

Portfoliothorie (Markowitz) Separationstheorem (Tobin) Kapitamarkttheorie (Sharpe Portfolothore (Markowtz) Separatonstheore (Tobn) Kaptaarkttheore (Sharpe Ene Enführung n das Werk von dre Nobelpresträgern zu ene Thea U3L-Vorlesung R.H. Schdt, 3.12.2015 Wozu braucht an Theoren oder Modelle?

Mehr

Franzis Verlag, 85586 Poing ISBN 978-3-7723-4046-8 Autor des Buches: Leonhard Stiny

Franzis Verlag, 85586 Poing ISBN 978-3-7723-4046-8 Autor des Buches: Leonhard Stiny eseproben aus dem Buch "n mt en zur Elektrotechnk" Franzs Verlag, 85586 Pong ISBN 978--77-4046-8 Autor des Buches: eonhard Stny Autor deser eseprobe: eonhard Stny 005/08, alle echte vorbehalten. De Formaterung

Mehr

Ionenselektive Elektroden (Potentiometrie)

Ionenselektive Elektroden (Potentiometrie) III.4.1 Ionenselektve Elektroden (otentometre) Zelstellung des Versuches Ionenselektve Elektroden gestatten ene verhältnsmäßg enfache und schnelle Bestmmung von Ionenkonzentratonen n verschedenen Meden,

Mehr

2. Nullstellensuche. Eines der ältesten numerischen Probleme stellt die Bestimmung der Nullstellen einer Funktion f(x) = 0 dar.

2. Nullstellensuche. Eines der ältesten numerischen Probleme stellt die Bestimmung der Nullstellen einer Funktion f(x) = 0 dar. . Nullstellensuche Enes der ältesten numerschen Probleme stellt de Bestmmung der Nullstellen ener Funkton = dar. =c +c =c +c +c =Σc =c - sn 3 Für ene Gerade st das Problem trval, de Wurzel ener quadratschen

Mehr

Die Annäherung der Binomialverteilung durch die Normalverteilung am Beispiel eines Modells der Schadenversicherung

Die Annäherung der Binomialverteilung durch die Normalverteilung am Beispiel eines Modells der Schadenversicherung am Bespel enes Modells der chadenverscherung Für das Modell ener chadenverscherung se gegeben: s w s. n 4 chaden enes Verscherungsnehmers, wenn der chadenfall entrtt Wahrschenlchket dafür, dass der chadenfall

Mehr

3.2 Die Kennzeichnung von Partikeln 3.2.1 Partikelmerkmale

3.2 Die Kennzeichnung von Partikeln 3.2.1 Partikelmerkmale 3. De Kennzechnung von Patkeln 3..1 Patkelmekmale De Kennzechnung von Patkeln efolgt duch bestmmte, an dem Patkel mess bae und deses endeutg beschebende physka lsche Gößen (z.b. Masse, Volumen, chaaktestsche

Mehr

Standortplanung. Positionierung von einem Notfallhubschrauber in Südtirol. Feuerwehrhaus Zentrallagerpositionierung

Standortplanung. Positionierung von einem Notfallhubschrauber in Südtirol. Feuerwehrhaus Zentrallagerpositionierung Standortplanung Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Postonerung von enem Feuerwehrhaus Zentrallagerpostonerung 1 2 Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Zu bekannten Ensatzorten

Mehr

Telekom-Bonus-Garant 2009-2014/1 der Volksbank Vorarlberg eingetragene Genossenschaft bis zu Nominale EUR 3.000.000,--

Telekom-Bonus-Garant 2009-2014/1 der Volksbank Vorarlberg eingetragene Genossenschaft bis zu Nominale EUR 3.000.000,-- Telekom-Bonus-Garant 2009-2014/1 der Volksbank Vorarlberg engetragene Genossenschaft bs zu Nomnale EUR 3.000.000,-- mt Aufstockungsmöglchket AT0000A0FP19 Zechnungsangebot Zechnungsfrst: Ausgabekurs: Ab

Mehr

Seminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder -

Seminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder - Unverstät Mannhem Fakultät für Mathematk und Informatk Lehrstuhl für Mathematk III Semnar Analyss und Geometre Professor Dr. Martn Schmdt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf - Fxpunktsatz von Schauder - Ncole

Mehr

Kreditrisikomodelle und Diversifikation erschienen in: Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft (ZBB), 14. Jahrgang, 2002, S.9-17.

Kreditrisikomodelle und Diversifikation erschienen in: Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft (ZBB), 14. Jahrgang, 2002, S.9-17. 1 Kredtrskomodelle und Dversfkaton erschenen n: Zetschrft für Bankrecht und Bankwrtschaft (ZBB), 14. Jahrgang, 2002, S.9-17. Dr. oec. publ. Hans Rau-Bredow, Prvatdozent an der Unverstät Würzburg Kontakt:

Mehr

Article Auswirkungen von Basel II auf die Leasing-Branche

Article Auswirkungen von Basel II auf die Leasing-Branche econstor www.econstor.eu Der Open-Access-Publkatonsserver der ZBW Lebnz-Informatonszentrum Wrtschaft The Open Access Publcaton Server of the ZBW Lebnz Informaton Centre for Economcs Hartmann-Wendels, Thomas

Mehr

Aufgabe 8 (Gewinnmaximierung bei vollständiger Konkurrenz):

Aufgabe 8 (Gewinnmaximierung bei vollständiger Konkurrenz): LÖSUNG AUFGABE 8 ZUR INDUSTRIEÖKONOMIK SEITE 1 VON 6 Aufgabe 8 (Gewnnmaxmerung be vollständger Konkurrenz): Betrachtet wrd en Unternehmen, das ausschleßlch das Gut x produzert. De m Unternehmen verwendete

Mehr

Fachkräfte- Die aktuelle Situation in Österreich

Fachkräfte- Die aktuelle Situation in Österreich Chart 1 Fachkräfte- De aktuelle Stuaton n Österrech Projektleter: Studen-Nr.: Prok. Dr. Davd Pfarrhofer F818..P2.T n= telefonsche CATI-Intervews, repräsentatv für de Arbetgeberbetrebe Österrechs (ohne

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statstk und Wahrschenlchketsrechnung Statstk und Wahrschenlchketsrechnung 5. Vorlesung Dr. Jochen Köhler.03.0 Statstk und Wahrschenlchketsrechnung Wchtg!!! Vorlesung Do 4.03.0 HCI G3 Übung 5 D 9.03.0 Fnk

Mehr

Datenträger löschen und einrichten

Datenträger löschen und einrichten Datenträger löschen und enrchten De Zentrale zum Enrchten, Löschen und Parttoneren von Festplatten st das Festplatten-Denstprogramm. Es beherrscht nun auch das Verklenern von Parttonen, ohne dass dabe

Mehr

Funds Transfer Pricing. Daniel Schlotmann

Funds Transfer Pricing. Daniel Schlotmann Danel Schlotmann Fankfut, 8. Apl 2013 Defnton Lqudtät / Lqudtätssko Lqudtät Pesonen ode Untenehmen: snd lqude, wenn se he laufenden Zahlungsvepflchtungen jedezet efüllen können. Vemögensgegenstände: snd

Mehr

1. Systematisierung der Verzinsungsarten. 2 Jährliche Verzinsung. 5 Aufgaben zur Zinsrechnung. 2.1. Jährliche Verzinsung mit einfachen Zinsen

1. Systematisierung der Verzinsungsarten. 2 Jährliche Verzinsung. 5 Aufgaben zur Zinsrechnung. 2.1. Jährliche Verzinsung mit einfachen Zinsen 1 Systematserung der Verznsungsarten 2 Jährlche Verznsung 3 Unterjährge Verznsung 4 Stetge Verznsung 5 Aufgaben zur Znsrechnung 1. Systematserung der Verznsungsarten a d g Jährlche Verznsung nfache Znsen

Mehr

Grundgedanke der Regressionsanalyse

Grundgedanke der Regressionsanalyse Grundgedanke der Regressonsanalse Bsher wurden durch Koeffzenten de Stärke von Zusammenhängen beschreben Mt der Regressonsrechnung können für ntervallskalerte Varablen darüber hnaus Modelle geschätzt werden

Mehr

Flußnetzwerke - Strukturbildung in der natürlichen Umwelt -

Flußnetzwerke - Strukturbildung in der natürlichen Umwelt - Flußnetzwerke - Strukturbldung n der natürlchen Umwelt - Volkhard Nordmeer, Claus Zeger und Hans Joachm Schlchtng Unverstät - Gesamthochschule Essen Das wohl bekannteste und größte exsterende natürlche

Mehr

Entscheidungsprobleme der Marktforschung (1)

Entscheidungsprobleme der Marktforschung (1) Prof. Dr. Danel Baer. Enführung 2. Informatonsbedarf 3. Datengewnnung 2. Informatonsbedarf Entschedungsprobleme der () Informatonsbedarf Art Qualtät Menge Informatonsbeschaffung Methodk Umfang Häufgket

Mehr

wird auch Spannweite bzw. Variationsbreite genannt ist definiert als die Differenz zwischen dem größten und kleinsten Messwert einer Verteilung:

wird auch Spannweite bzw. Variationsbreite genannt ist definiert als die Differenz zwischen dem größten und kleinsten Messwert einer Verteilung: Streuungswerte: 1) Range (R) ab metrschem Messnveau ) Quartlabstand (QA) und mttlere Quartlabstand (MQA) ab metrschem Messnveau 3) Durchschnttlche Abwechung (AD) ab metrschem Messnveau 4) Varanz (s ) ab

Mehr

Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv

Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv Auswertung unvarater Datenmengen - desrptv Bblografe Prof. Dr. Küc; Statst, Vorlesungssrpt Abschntt 6.. Bleymüller/Gehlert/Gülcher; Statst für Wrtschaftswssenschaftler Verlag Vahlen Bleymüller/Gehlert;

Mehr

Elemente der Mathematik - Sommer 2016

Elemente der Mathematik - Sommer 2016 Elemente der Mathematk - Sommer 2016 Prof Dr Matthas Lesch, Regula Krapf Lösungen Übungsblatt 3 Aufgabe 9 (10 Punkte) Das Horner-Schema st ene Methode zum Auswerten enes Polynoms n a0 x an der Stelle s

Mehr

MULTIVAC Kundenportal Ihr Zugang zur MULTIVAC Welt

MULTIVAC Kundenportal Ihr Zugang zur MULTIVAC Welt MULTIVAC Kundenportal Ihr Zugang zur MULTIVAC Welt Inhalt MULTIVAC Kundenportal Enletung Errechbarket rund um de Uhr Ihre ndvduellen Informatonen Enfach und ntutv Hlfrech und aktuell Ihre Vortele m Überblck

Mehr

Zinseszinsformel (Abschnitt 1.2) Begriffe und Symbole der Zinsrechnung. Die vier Fragestellungen der Zinseszinsrechnung 4. Investition & Finanzierung

Zinseszinsformel (Abschnitt 1.2) Begriffe und Symbole der Zinsrechnung. Die vier Fragestellungen der Zinseszinsrechnung 4. Investition & Finanzierung Znsesznsformel (Abschntt 1.2) 3 Investton & Fnanzerung 1. Fnanzmathematk Unv.-Prof. Dr. Dr. Andreas Löffler (AL@wacc.de) t Z t K t Znsesznsformel 0 1.000 K 0 1 100 1.100 K 1 = K 0 + K 0 = K 0 (1 + ) 2

Mehr

VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE

VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE VERGLEICH VON TESTVERFAHREN FÜR DIE DEFORMATIONSANALYSE Karl Rudolf KOCH Knut RIESMEIER In: WELSCH, Walter (Hrsg.) [1983]: Deformatonsanalysen 83 Geometrsche Analyse und Interpretaton von Deformatonen

Mehr

IT- und Fachwissen: Was zusammengehört, muss wieder zusammenwachsen.

IT- und Fachwissen: Was zusammengehört, muss wieder zusammenwachsen. IT- und achwssen: Was zusammengehört, muss weder zusammenwachsen. Dr. Günther Menhold, regercht 2011 Inhalt 1. Manuelle Informatonsverarbetung en ntegraler Bestandtel der fachlchen Arbet 2. Abspaltung

Mehr

Wechselstrom. Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets wie folgt dargestellt werden : U t. cos (! t + " I ) = 0 $ " I

Wechselstrom. Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets wie folgt dargestellt werden : U t. cos (! t +  I ) = 0 $  I Wechselstrom Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets we folgt dargestellt werden : U t = U 0 cos (! t + " U ) ; I ( t) = I 0 cos (! t + " I ) Wderstand m Wechselstromkres Phasenverschebung:!"

Mehr

1.1 Das Prinzip von No Arbitrage

1.1 Das Prinzip von No Arbitrage Fnanzmärkte H 2006 Tr V Dang Unverstät Mannhem. Das Prnzp von No Arbtrage..A..B..C..D..E..F..G..H Das Framework Bespele Das Fundamental Theorem of Fnance Interpretaton des Theorems und Zustandsprese No

Mehr

Prof. Dr. Johann Graf Lambsdorff Universität Passau. Pflichtlektüre: WS 2007/08

Prof. Dr. Johann Graf Lambsdorff Universität Passau. Pflichtlektüre: WS 2007/08 y, s. y Pof. D. Johann Gaf Lambsdoff Unvestät Passau y* VI. Investton und Zns c* WS 2007/08 f(k) (n+δ)k Pflchtlektüe: Mankw, N. G. (2003), Macoeconomcs. 5. Aufl. S. 267-271. Wohltmann, H.-W. (2000), Gundzüge

Mehr

Einführung in Origin 8 Pro

Einführung in Origin 8 Pro Orgn 8 Pro - Enführung 1 Enführung n Orgn 8 Pro Andreas Zwerger Orgn 8 Pro - Enführung 2 Überscht 1) Kurvenft, was st das nochmal? 2) Daten n Orgn mporteren 3) Daten darstellen / plotten 4) Kurven an Daten

Mehr

Geld- und Finanzmärkte

Geld- und Finanzmärkte Gel- un Fnanzmärkte Prof. Dr. Volker Clausen akroökonomk 1 Sommersemester 2008 Fole 1 Gel- un Fnanzmärkte 4.1 De Gelnachfrage 4.2 De Bestmmung es Znssatzes I 4.3 De Bestmmung es Znssatzes II 4.4 Zwe alternatve

Mehr

z.b. Münzwurf: Kopf = 1 Zahl = 2 oder z.b. 2 Würfel: Merkmal = Summe der Augenzahlen, also hier: Bilde die Summe der Augenzahlen der beiden Würfel!

z.b. Münzwurf: Kopf = 1 Zahl = 2 oder z.b. 2 Würfel: Merkmal = Summe der Augenzahlen, also hier: Bilde die Summe der Augenzahlen der beiden Würfel! Aufgabe : Vorbemerkung: Ene Zufallsvarable st ene endeutge Funkton bzw. ene Abbldungsvorschrft, de angbt, auf welche Art aus enem Elementareregns ene reelle Zahl gewonnen wrd. x 4 (, ) z.b. Münzwurf: Kopf

Mehr

2 Zufallsvariable und Verteilungen

2 Zufallsvariable und Verteilungen Zufallsvarable und Vertelungen 7 Zufallsvarable und Vertelungen Wr wollen uns jetzt mt Zufallsexpermenten beschäftgen, deren Ausgänge durch (reelle) Zahlen beschreben werden können, oder be denen man jedem

Mehr

Telekom-Prämien-Garant 2010-2015/1 der Volksbank Vorarlberg eingetragene Genossenschaft bis zu Nominale EUR 3.000.000,--

Telekom-Prämien-Garant 2010-2015/1 der Volksbank Vorarlberg eingetragene Genossenschaft bis zu Nominale EUR 3.000.000,-- Telekom-Prämen-Garant 2010-2015/1 der Volksbank Vorarlberg engetragene Genossenschaft bs zu Nomnale EUR 3.000.000,-- mt Aufstockungsmöglchket ISIN AT0000A0GZS6 Zechnungsangebot Zechnungsfrst: Ausgabekurs:

Mehr

Qualitative Evaluation einer interkulturellen Trainingseinheit

Qualitative Evaluation einer interkulturellen Trainingseinheit Qualtatve Evaluaton ener nterkulturellen Tranngsenhet Xun Luo Bettna Müller Yelz Yldrm Kranng Zur Kulturgebundenhet schrftlcher und mündlcher Befragungsmethoden und hrer Egnung zur Evaluaton m nterkulturellen

Mehr

1 Definition und Grundbegriffe

1 Definition und Grundbegriffe 1 Defnton und Grundbegrffe Defnton: Ene Glechung n der ene unbekannte Funkton y y und deren Abletungen bs zur n-ten Ordnung auftreten heßt gewöhnlche Dfferentalglechung n-ter Ordnung Möglche Formen snd:

Mehr

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct? We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de

Mehr

Projektmanagement / Netzplantechnik Sommersemester 2005 Seite 1

Projektmanagement / Netzplantechnik Sommersemester 2005 Seite 1 Projektmanagement / Netzplantechnk Sommersemester 005 Sete 1 Prüfungs- oder Matrkel-Nr.: Themenstellung für de Kredtpunkte-Klausur m Haupttermn des Sommersemesters 005 zur SBWL-Lehrveranstaltung Projektmanagement

Mehr

Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie Dr. Roland Füss Statistik II: Schließende Statistik SS 2007

Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie Dr. Roland Füss Statistik II: Schließende Statistik SS 2007 Lehrstuhl für Emprsche Wrtschaftsforschung und Ökonometre Dr Roland Füss Statstk II: Schleßende Statstk SS 007 5 Mehrdmensonale Zufallsvarablen Be velen Problemstellungen st ene solerte Betrachtung enzelnen

Mehr

Gesetzlicher Unfallversicherungsschutz für Schülerinnen und Schüler

Gesetzlicher Unfallversicherungsschutz für Schülerinnen und Schüler Gesetzlcher Unfallverscherungsschutz für Schülernnen und Schüler Wer st verschert? Lebe Eltern! Ihr Knd st während des Besuches von allgemen bldenden und berufsbldenden Schulen gesetzlch unfallverschert.

Mehr

binäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt:

binäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt: Informatk I 6. Kaptel Raner Schrader Zentrum für Angewandte Informatk Köln 4. Jun 008 Wr haben bsher behandelt: Suchen n Lsten (lnear und verkettet) Suchen mttels Hashfunktonen jewels unter der Annahme,

Mehr

13.Selbstinduktion; Induktivität

13.Selbstinduktion; Induktivität 13Sebstndukton; Induktvtät 131 Sebstndukton be En- und Ausschatvorgängen Versuch 1: Be geschossenem Schater S wrd der Wderstand R 1 so groß gewäht, dass de Gühämpchen G 1 und G 2 gech he euchten Somt snd

Mehr

Credit Analyzer RISK CONSULTING GROUP. Technische Dokumentation. Methode und Implementierung des Kreditrisiko-Modells. Release 5.0. www.rcg.

Credit Analyzer RISK CONSULTING GROUP. Technische Dokumentation. Methode und Implementierung des Kreditrisiko-Modells. Release 5.0. www.rcg. Credt Analyzer Release 5.0 Technsche Dokumentaton Methode und Implementerung des Kredtrsko-Modells RISK CONSTING GROU www.rcg.ch Release 1.0: 08/1999 Release.0: 10/001 Release 3.0: 01/005 Release 4.0:

Mehr

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?

Wie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct? We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de

Mehr

Institut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math. S. Urban

Institut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math. S. Urban Insttut für Stochastk Prof Dr N Bäuerle Dpl-Math S Urban Lösungsvorschlag 6 Übungsblatt zur Vorlesung Fnanzatheatk I Aufgabe Put-Call-Party Wr snd nach Voraussetzung n ene arbtragefreen Markt, also exstert

Mehr

Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung

Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung RS 24.2.2005 Erwartungswert_Varanz_.mcd 4) Erwartungswert Erwartungswert, Varanz, Standardabwechung Be jedem Glücksspel nteresseren den Speler vor allem de Gewnnchancen. 1. Bespel: Setzen auf 1. Dutzend

Mehr

"Zukunft der Arbeit" Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft

Zukunft der Arbeit Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft "Zukunft der Arbet" Arbeten bs 70 - Utope - oder bald Realtät? De Arbetnehmer der Zukunft Saldo - das Wrtschaftsmagazn Gestaltung: Astrd Petermann Moderaton: Volker Obermayr Sendedatum: 7. Dezember 2012

Mehr

Resultate / "states of nature" / mögliche Zustände / möglicheentwicklungen

Resultate / states of nature / mögliche Zustände / möglicheentwicklungen Pay-off-Matrzen und Entschedung unter Rsko Es stehen verschedene Alternatven (Strategen) zur Wahl. Jede Stratege führt zu bestmmten Resultaten (outcomes). Man schätzt dese Resultate für jede Stratege und

Mehr

Beschreibung des Zusammenhangs zweier metrischer Merkmale. Streudiagramme Korrelationskoeffizienten Regression

Beschreibung des Zusammenhangs zweier metrischer Merkmale. Streudiagramme Korrelationskoeffizienten Regression Beschrebung des Zusammenhangs zweer metrscher Merkmale Streudagramme Korrelatonskoeffzenten Regresson Alter und Gewcht be Kndern bs 36 Monaten Knd Monate Gewcht 9 9 5 8 3 4 7.5 4 3 6 5 3 6 4 3.5 7 35 5

Mehr

Die Ausgangssituation... 14 Das Beispiel-Szenario... 14

Die Ausgangssituation... 14 Das Beispiel-Szenario... 14 E/A Cockpt Für Se als Executve Starten Se E/A Cockpt........................................................... 2 Ihre E/A Cockpt Statusüberscht................................................... 2 Ändern

Mehr

Kennlinienaufnahme des Transistors BC170

Kennlinienaufnahme des Transistors BC170 Kennlnenufnhme des Trnsstors 170 Enletung polre Trnsstoren werden us zwe eng benchbrten pn-übergängen gebldet. Vorrusetzung für ds Funktonsprnzp st de gegensetge eenflussung beder pn-übergänge, de nur

Mehr

W i r m a c h e n d a s F e n s t e r

W i r m a c h e n d a s F e n s t e r Komfort W r m a c h e n d a s F e n s t e r vertrauen vertrauen Set der Gründung von ROLF Fensterbau m Jahr 1980 snd de Ansprüche an moderne Kunststofffenster deutlch gestegen. Heute stehen neben Scherhet

Mehr

Bedingte Entropie. Bedingte Entropie. Bedingte Entropie. Kapitel 4: Bedingte Entropie I(X;Y) H(X Y) H(Y) H(X) H(XY)

Bedingte Entropie. Bedingte Entropie. Bedingte Entropie. Kapitel 4: Bedingte Entropie I(X;Y) H(X Y) H(Y) H(X) H(XY) Bedngte Entrope Kaptel : Bedngte Entrope Das vorherge Theorem kann durch mehrfache Anwendung drekt verallgemenert werden H (... H ( = Ebenso kann de bedngt Entrope defnert werden Defnton: De bedngte Entrope

Mehr

Kapitel 15: Geldpolitische Instrumente

Kapitel 15: Geldpolitische Instrumente Kaptel 15: Geldpoltsche Instrumente Schaubld 15.1: De Instrumente müssen be der Aufgabenerfüllung des Eurosystems zweckdenlch sen Aspekte be der Durchführung der Geldpoltk Instrumente Offenmarktpoltk Fazltäten

Mehr

Netzsicherheit I, WS 2008/2009 Übung 3. Prof. Dr. Jörg Schwenk 27.10.2008

Netzsicherheit I, WS 2008/2009 Übung 3. Prof. Dr. Jörg Schwenk 27.10.2008 Netzscherhet I, WS 2008/2009 Übung Prof. Dr. Jörg Schwenk 27.10.2008 1 Das GSM Protokoll ufgabe 1 In der Vorlesung haben Se gelernt, we sch de Moble Staton (MS) gegenüber dem Home Envroment (HE) mt Hlfe

Mehr

3. Lineare Algebra (Teil 2)

3. Lineare Algebra (Teil 2) Mathematk I und II für Ingeneure (FB 8) Verson /704004 Lneare Algebra (Tel ) Parameterdarstellung ener Geraden Im folgenden betrachten wr Geraden m eukldschen Raum n, wobe uns hauptsächlch de Fälle n bzw

Mehr

Einführung in Moderne Portfolio-Theorie. Dr. Thorsten Oest Oktober 2002

Einführung in Moderne Portfolio-Theorie. Dr. Thorsten Oest Oktober 2002 Enfühung n Modene Potfolo-Theoe D. Thosten Oest Oktobe Enletung Übeblck Gundlegende Fage be Investtonen: We bestmmt sch ene optmale Statege fü ene Geldanlage?. endte und sko. Dvesfkaton 3. Enfühung n Modene

Mehr

Die hierzu formulierte Nullhypothese H lautet: X wird durch die Verteilungsdichtefunktion h(x)

Die hierzu formulierte Nullhypothese H lautet: X wird durch die Verteilungsdichtefunktion h(x) ZZ Lösung zu Aufgabe : Ch²-Test Häufg wrd be der Bearbetung statstscher Daten ene bestmmte Vertelung vorausgesetzt. Um zu überprüfen ob de Daten tatsächlch der Vertelung entsprechen, wrd en durchgeführt.

Mehr

Die risikoadäquate Kalkulation der Fremdkapitalkosten für nicht öffentlich gehandelte Unternehmen

Die risikoadäquate Kalkulation der Fremdkapitalkosten für nicht öffentlich gehandelte Unternehmen De rskoadäquate Kalkulaton der Fremdkaptalkosten für ncht öffentlch gehandelte Unternehmen Patrck Behr * Schwerpunkt Fnanzen, Unverstät Frankfurt André Güttler ** Schwerpunkt Fnanzen, Unverstät Frankfurt

Mehr

Der Satz von COOK (1971)

Der Satz von COOK (1971) Der Satz von COOK (1971) Voraussetzung: Das Konzept der -Band-Turng-Maschne (TM) 1.) Notatonen: Ene momentane Beschrebung (mb) ener Konfguraton ener TM st en -Tupel ( α1, α2,..., α ) mt α = xqy, falls

Mehr

Multilineare Algebra und ihre Anwendungen. Nr. 6: Normalformen. Verfasser: Yee Song Ko Adrian Jenni Rebecca Huber Damian Hodel

Multilineare Algebra und ihre Anwendungen. Nr. 6: Normalformen. Verfasser: Yee Song Ko Adrian Jenni Rebecca Huber Damian Hodel ultlneare Algebra und hre Anwendungen Nr. : Normalformen Verfasser: Yee Song Ko Adran Jenn Rebecca Huber Daman Hodel 9.5.7 - - ultlneare Algebra und hre Anwendungen Jordan sche Normalform Allgemene heore

Mehr

Für wen ist dieses Buch? Was ist dieses Buch? Besonderheiten. Neu in dieser Auflage

Für wen ist dieses Buch? Was ist dieses Buch? Besonderheiten. Neu in dieser Auflage Für wen st deses Bch? Das Taschenbch der Elektrotechnk rchtet sch an Stdentnnen nd Stdenten an nverstäten nd Fachhochschlen n den Berechen Elektrotechnk Nachrchtentechnk Technsche Informatk allgemene Ingenerwssenschaften

Mehr

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt.

Im Wöhlerdiagramm wird die Lebensdauer (Lastwechsel oder Laufzeit) eines Bauteils in Abhängigkeit von der Belastung dargestellt. Webull & Wöhler 0 CRGRAPH Wöhlerdagramm Im Wöhlerdagramm wrd de Lebesdauer ( oder Laufzet) ees Bautels Abhägget vo der Belastug dargestellt. Kurzetfestget Beaspruchug Zetfestget auerfestget 0 5 3 4 6 0

Mehr

Lösungen zum 3. Aufgabenblock

Lösungen zum 3. Aufgabenblock Lösungen zum 3. Aufgabenblock 3. Aufgabenblock ewerber haben n enem Test zur sozalen Kompetenz folgende ntervallskalerte Werte erhalten: 96 131 11 1 85 113 91 73 7 a) Zegen Se für desen Datensatz, dass

Mehr