Commercial Banking. Gesamtbanksteuerung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Commercial Banking. Gesamtbanksteuerung"

Transkript

1 Commercal Bankng Gesamtbanksteuerung Gesamtbanksteuerung = Real exsterender Sozalsmus? The problem s to construct a system of nformaton, accountng, economc ndces and stmul whch permt local decson-makng organs to valuate the advantage of ther decsons from the pont of vew of the whole (frm) [objectve just lke captal allocaton!] The hard thng n a model realzaton s to receve and often to construct necessary data whch n many cases have consderable errors and sometmes are completely absent, snce none needed them prevously. [qute an understatement] Leond V. Kantorovch, U.S.S.R. Rede Nobelpresverlehung 1975 Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 2

2 Konkurrerende Zelesetzungen Vermedung ener regulatorschen Egenkaptalengpasses Realserung von Steuervortelen durch Fremdkaptal axmerung von EPS / RoE Vermedung von ndrekten Konkurskosten Lqudtät für Akqustonen vorhalten RAROC: axmere Ertrag pro Enhet Rskokaptal Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 3 Evoluton von Performancekennzffern: Grundkonzepton RoA Return on Assets RoE Return on (regulatory) Equty RAROC Return on Rsk Captal ROA enes Kredts: Kredtzns Ref Satz Exp.Loss Kredtvolumen ROA enes Kredts: Kredtzns Re f Satz Exp.Loss Re g. EK RAROC enes Kredts: Kredtzns Ref Satz Exp.Loss Rskokaptal Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 4

3 Rskokaptal / Ökonomsches Kaptal / VaR: De Grunddee Wahrschenlchket von Verlusten Konfdenznveau 99% 1% Wahrschenlchket Ken Verlust Reserve Erwartete Verluste Katastrophenrsko VaR Durch EK gedeckte unerwartete Verluste 0% Ausfallrate 100% Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 5 Performanceanalyse mt RAROC: De Idee RAROC Unt Captal Excess Returns RAROC % % % % % % % % % % 10% 20% 30% 40% 50% 60% Wertvernchtung Wertschöpfung 15% Hurdle Rate Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 6

4 Bespel: RAROC enes Kredtportfolos Portfolo: mt Nomnalwert 1 rd. D Znssatz: 9% geschätztes Rskokaptal (VaR): 75 o. D Anlage des Rskokaptals n Staatsanlehen (--> 4,9 o. Znsen) Refnanzerung von 925 o. D durch Enlagen (Znssatz 6%) Znsennahmen vor Rskokosten: 90 o D Betrebskosten: 15 o D Erwartete Ausfälle: 10 o. D ,9 55, RAROC = 75 = 19,2% RAROC = rsk adjusted return on captal Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 7 Alternatv: Rskokaptal n der nternen Proftabltätsrechnung Ökonomscher Gewnn = Genererter Shareholder Value = Economc Value Added( EVA T ) = Net Income after Captal Charge( NIACC) Yeld on Asset (+) 8.00% loan 100 debt 100 Fundng Cost (-) -6.25% cash 6 equty 6 Opton Cost (-) Provson (-) -0.25% Net Spread 1.25% Fees (+) 0.50% Non-nterest Expense (-) -0.50% Equty Credt (+) 0.30% Pre-Tax Net Income 1.55% Tax = 35% (-) -0.54% Net Income 1.01% Captal Charge (-) -0.75% New Idea!! (cap) (cost of cap) Economc Value Added (EVA) 0.26% Aktva Passva Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 8

5 Commercal Bankng Gesamtbanksteuerung Berechnung von RORAC, RAROC Defnton RORAC / RAROC RORAC = return on rsk adjusted captal erwarteter Gewnn RORAC = Rskokaptal RAROC = rsk adjusted return on rsk adjusted captal erwarteter Gewnn Benchmarkgewnn RAROC = Rskokaptal Rskokaptal erwarteter Gewnn Benchmarkgewnn = Rskokaptal expected return Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 10

6 Defntonen K: Buchwert Kredte D: Buchwert Enlagen EK B : arktwert des Egenkaptals EK : Buchwert des Egenkaptals EL : erwartete Ausfallrate (n % des Kredtvolumens) EL: realserte Ausfallrate (n % des Kredtvolumens) RK : Rskokaptal bzw. VaR erwartetes Nettoergebns der Bank = K(r EL) D r f K D E "erwarteter Jahresüberschuss vor Steuern" r : scherer Zns bzw. Refnanzerungszns r :Kredtzns r : Enlagenzns r : Rendte des EK bzw. Egenkaptalkostensatz EKK : Egenkaptalkosten = EK * r E K Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 11 D Performanceanalyse ener rskolosen Bank Re ndteforderung des EK : r Egenkaptalkosten = EKK = EK r Erwartetes Nettoergebns (vor EKK) = K ( r EL) D * r f ( ) = K(r EL r ) + D r r + EK *r ( Blanzdenttät : K = D + EK ) f K f f D B f K B D Kaptalkosten erwrtschaftet, wenn : Nettoergebns > EKK, bzw : ( ) K(r EL r ) + D r r + EK *r K f f D B f EK = r " Zel ROE der scheren Bank " f Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 12

7 Ex post Performanceanalyse rskolose Bank ( ) K(r EL r ) + D r r + EK r K f f D B f EK ( ) K(r L r ) + D r r + EK r K f f D B f EK = r " Zel ROE der scheren Bank " f "Re alserter ROE" Realserte Überrendte des EK über de EK-Kosten = Real. ROE - Zel-ROE Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 13 Rendteforderung rskante Bank E E, ( ) β ( ) Wertpapermarktlne CAP: r = r + r r = r + r r Defnton Rskokaptal: RK=VaR = ασ EK ( ) ( r r ) EKK = EK r + r r Bank f f E f f E f f f ρ, = EK rf + RK ασ ( r r ) ρ = r + RK+ ( EK RK) r β f, f f ασ E σ ρ σ Zel: EKK als Funkton des RK ausdrücken Zel-RORAC: geforderte Rendte pro Enhet Rskokaptal Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 14

8 Zahlenbespel EK σ : 20% σ ρ, W ( f) f : 20% :1 : 1 o r r :7% r :5% α :3 20% *1 EKK=1o. 5% + 7% 20% = D RK = 3*20%*1 o. D= D ( r rf)ρ, Zel-RORAC= rf + ασ EKK=RK*RORAC+(EK 7% = 5% + = 16, 6% 3 * 20% W RK) * r = D *16, 6% + (1o 0,6o.) * 5% = D D= D f Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 15 Erwrtschaftet Bank hre Egenkaptalkosten? erwartetes Nettoergebns EKK? ( ) K (r EL r ) + D r r + EK * r RK * Zel-RORAC + (EK RK) * r? K f f D B f W f bzw. : ( ) K(r EL r ) + D r r + EK *r (EK RK)*r K f f D B f W f RK Zel-RORAC? Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 16

9 Erweterung des Zahlenbespels EK : 1 o. D EK K D f B : 1 o. D K: 10 o. D D: 9 o. D r : 7,5% EL : 1% r : 4,5% r:5% RK: 600 TD Zel-RORAC: 16,6% erwartetes Nettoergebns : 10 o. (7,5%-1%-5%) +9o. (5%-4,5%) + 1 o. *5% = 150 TD + 45 TD + 50 TD = 145 TD 245 TD-(EK RK)rf 225 TD erwarteter RORAC = = = 37, 5% RK 600 TD > Zel RORAC = 16, 6% Re alserte Ausfallrate: 1,5% 195 TD-(EK RK)rf 175 TD Realserter RORAC= = = 29,16% RK 600 TD RAROC = Real. RORAC - Zel-RORAC = 29,16% - 16,6% = 12,5% Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 17 Fazt 3 RORAC Begrffe zu unterscheden: Zel-RORAC (aus EK-Geberscht bzw. CAP abgeletete Zelrendte pro Enhet Rskokaptal Erwarteter RORAC erwarteter kalkulatorscher RORAC mt Ansatz erwarteter Ausfälle Realserter RORAC mt realserter Ausfallrate berechnet Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 18

10 RAROC als unverselles Werkzeug zur Performanceanalyse Bankwetes RAROC Geschäftsenhet RAROC Kunden RAROC Produktlne RAROC Transaktons RAROC Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 19 Kann RAROC de Rendteanforderungen der Aktonäre wderspegeln? Geforderte Rendte der Aktonäre: arktwert des EK * EK-Kosten z.b. 5 rd. D * 15% = 750 o. D Geforderte Rendte nach RAROC: Geschäftsenhet Rskokaptal Rendteanforderung (1) (2) (1)*(2) % % 7, % % % 370, Konsstent, wenn Σ(Rskokaptal) = arktwert des EK! Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 20

11 Komponenten des Rskokaptal Total VaR Kredt VaR arkt VaR Operatonales VaR Bsher unabhängge Parallelrechnungen Integraton von arkt- und Kredtrsko (Abbldung der Abhänggketen / Korrelatonen) ungelöst Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 21 Kaptalallokaton: Zele Performance essung nnerhalb Bank Bewertung / Prcng Dezentrale Enheten berückschtgen Dversfkaton be Rskoentschedungen enhetlches aß für Performancemesung Erfolgsabhängge Vergütung Strategsche Planung Ext/ arktaustrtt Rsk anagement Transparenz über Rskoquellen Kalkulaton von Hedgngmaßnahmen (Kredtdervate..) Kalkulaton von Verbrefung etc. Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 22

12 Warum ökonomsches EK? EVA, Shareholder Value, ROE baseren alle auf Defnton des engesetzten EK Ohne adäquate Defnton des gebundenen EK snd Erfolgskennzffern ncht anwendbar What we generally call profts, the money left to servce equty, s usually not profts at all. Untl a busness returns a proft that s greater than the cost of captal, t operates at a loss. Peter Drucker Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 23 Warum ncht regulatorsches EK? Zu weng Dfferenzerung des Rskos. Bslang erhalten Aaa and B geratete Kredtnehmer bede 8% EK Enge Geschäftsbereche wesen kene regulatorsche EK-unterlegung auf kene EK-Kosten zurechenbar! Rskowahrnehmung durch Aktonäre entschedend Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 24

13 Bottom Up Schätzung des Ökonomsches Kaptals x OUTSTANDINGS ($000) Rsk Remanng Tenor (Years) Grade Demand Total 1 (1,697) (20,193) 2,659 2,535 (16,698) ,830 16, , , , ,557 25,025 6, ,521 4, ,906 4 (675) 479,472 28,782 19,192 1,969 3, , ,334 4, , , , , , , , , NA ,006 22,487 (110,271) 15,380 2,960 19,371 3,820 8,675 3,605 29, ,961 Total 2,224 1,888,901 97,699 -$ 81,660 22, ,482 23,516 3,820 10,927 3,605 29,883 2,201,679 $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ CAPITAL FACTORS (bps) Rsk Remanng Tenor (Years) Grade Demand ,000 1,050 1,050 1,050 1,050 1, ,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1, ,900 1,900 1,900 1,900 1,900 1,900 1,900 1,900 1,900 1,900 1, ,300 3,300 3,300 3,300 3,300 3,300 3,300 3,300 3,300 3,300 3, ,500 4,500 4,500 4,500 4,500 4,500 4,500 4,500 4,500 4,500 4,500 NA = REQUIRED CAPITAL for OUTSTANDINGS ($000) Rsk Remanng Tenor (Years) Grade Demand Total 1 (2) (25) (12) , ,367 4 (12) 8, , , , , , , , , NA 5 5, (4,847) , ,523 7,151 Total ,590 2,127 4, ,795 1, ,542 50,314 $ $ $ -$ $ $ $ $ $ $ $ $ Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 25 Häufg wrd Rskokaptal (mangels anderer Daten) als Funkton der erwarteten Ausfälle geschätzt Typcal Captal as a Functon of Expected Annual Loss n Consumer (Bass Ponts) 1,200 1, ,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Expected Loss Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 26

14 Performancemessung: Grundprobleme 1.Trennung von Zufall und systematschem Erfolg 30% Aktenkursstegerung: gut oder schlecht? 2% Kredtausfälle be 3% Standardrskokosten: Outperformance? 2. Enbezehung der Rskokosten bzw. der erwarteten Rendte 1 o. Gewnn des rskoarmen Anlehehandels besser als 1 o. Gewnn des rskanten Arbtragedesks 1 o. Gewnn aus Frstentransformaton: Zechen für überragende Fähgketen? 3. Zurechnung von Kosten und Erlösen auf Produkte, Proft Center Fxkostenblock Corporate Centers für EDV, Planung, Blanzen etc. Fxkosten des Flalvertrebs Zahlungsverkehrssystemkosten 4. Quersubventonerung zwschen Produktberechen Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 27 RAP (Rsk-Adjusted Performance easurement) mt Wertpapermarktlne (CAP) R = r F + ( r r F ) β rf Jensens α E(R) Proft Center 1 } Jensens α Proft Center 2 r F Treynor-aß E(R) R r F β Alt.: Überschußgewnn: PV * R ( r + ( r r ) β ) F F ß ß Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 28

15 RAP nach CAP: Kaptalmarktlne R = r F + (r r F) σ σ Sharpe Rato Excess Return over Rsk Captal E(R) PV*E(R) R r Sharpe Rato = F σ PV *( R rf ) PV *( R r = α * σ VaR F ) σ VaR Glt nach CAP nur für effzente Portfolos! Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 29 Relatve Performancemessung mt Benchmarkng Excess Return = Erzelte Rendte Erzelte Rendte des Benchmarks Effekt: Redukton von Nose n der Performancemessung Problem: Auswahl der Benchmark Praxsensatz: häufg: Beurtelung der Performance von Fondsmanagern häufg: Beurtelung des Kredtportfolos selten: Egenhandel selten: Proft Center Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 30

16 Ist RAROC konsstent mt CAP? Bespel: Asset mt ß=0 erwartete Rendte nach CAP = r f RORAC: Kompensaton für Rskokaptal gefordert geforderte Rendte > Glechgewchtsrendte am Kaptalmarkt Interpretaton von RAROC Kenngrößen: Ist Händler mt schlechtem RAROC schlecht? Schlagen des arktes mplzert ncht automatsch gutes RAROC Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 31 RAROC mt solertem VaR vs. Betrag zu Gesamtbank-VaR RAROC 1 = Return VaR der Poston Jede Enhet optmert nur egene Rskoposton RAROC 2 = Return VaR Betrag der Poston Korrelatonseffekte mt anderen Enheten berückschtgt Anrez zu dezentraler Optmerung des Gesamtportfolos Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 32

17 Instrumente des Controllng Produktkalkulaton: Enzelkostenrechnung Steuerungsmpulse defneren Abgrenzung der Proft Center Transferprese festlegen Performancerechnung (Erfolgsanalyse) Kaptalallokaton, Kapaztätsausbauentschedung nach Produkten / Produktgruppen / Flalen / Kunden Budgetplanung (Sollvorgaben) Kostenbudget, Erlösbudget, engenbudgets Budgetabwechungsanalyse Planung und Umstrukturerung des Produktonsprozesses Ablauforgansaton, Prozeßorgansaton optmeren Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 33 Tradtonelle Bereche der Bankkostenrechnung Dchotome: 1. Werteberech Kalkulaton der Znskosten { 2. Betrebsberech { Kalkulaton der sonstgen Kosten Deckungsbetragsrechnung Znserlöse - Znskosten = Kondtonenbetrag - Rskokosten = Deckungsbetrag 1 +/- Provsonen = Deckungsbetrag 2 - Betrebskosten = Deckungsbetrag 3 Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 34

18 Enzelgeschäftskalkulaton: Kondtonenbetragsbarwert Bespel: Endfällger Kredt Zns Zns Kondtonenbetragsbarwert = (100 - Dsago) r (1+ r ) = NPV des Kredts Abznsung mt laufzetkongruenten Zeroznssätzen Zns T (1 r ) T Interpretaton a): NPV kann n t 0 als Dvdende entnommen werden Interpretaton b): NPV kann als Dvdendenstrom entnommen werden. we hoch st de Dvdende pro Perode? Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 35 Perodenzurechnung des Kondtonenbetragsbarwert Alternatve a) Welche Annutät kann aus NPV gezahlt werden? Alternatve b) Welche Rendte des (jewels) gebundenen Kaptals kann aus NPV pro Perode gezahlt werden? (KBBW) gebundenes Kaptal bs t = Nomnalwert 1 k= 1 Tlgung k Bespel zur Verrentung der Kondtonsmarge Zetpunkt (1) Gebundenes Kaptal (2) Kondtonsmarge 3,34% 3,34% (3) Rente (1)*(2) 3,34 1,67 (4) Abznsungsfaktoren 0,943 0,873 (5) Barwerte (3)*(4) 3,151 1,458 (6) KB-Barwert (Summe(5)) 4, zu ermtteln vorgegeben Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 36

19 Alt.: Kondtonsmarge auf das gebundene Rskokaptal Statt gebundenem Kaptal könnte alternatv das jewels gebundene Rskokaptal angesetzt werden Laufzetverkürzung VaR des Kredts snkt Rskokaptal snkt m Zetablauf Zu lösende Aufgabe: Welche konstante Rendte auf das jewels gebundene Rskokaptal kann pro Perode aus dem NPV des Geschäfts ausgeschüttet werden? Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 37 Auswahl des Refnanzerungsznssatzes We groß st der Znsüberschuß des Kredtgeschäftsberech XYZ? 1. Schchtenblanzmethode (veraltet) Ad hoc Annahme: Kredte mt Sparenlagen refnanzert Znsmarge bzw. Kondtonenbetrag = Kredtzns - Sparzns 2. arktznsmethode: Separater Kondtonenbetrag für Aktva und Passva Kondtonenbetrag Kredte = Kredtzns - laufzetkongruenter Ref.-Satz Kondtonenbetrag Sparenlagen = laufzetkongr. Refsatz - Sparzns Frstentransformatonsergebns ( Strukturbetrag ) = Refsatz Kredte - Refsatz Sparenlagen Summe der Beträge = Kredtzns - Sparzns = Gesamtgewnn Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 38

20 Implementerungsansätze der arktznsmethode Controllng berechnet ex post den kalkulatorschen Erfolg 2. Proft Center müssen sch frstenkongruent refnanzeren AL hält offene Znsposton AL hat onopolstellung Abbldung über nterne Geschäfte Alternatve: Konkurrenz durch externe Geschäfte Problem: Bestmmung farer Verrechnungsprese! Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 39 Top-Down Gesamtbanksteuerung unter Nebenbedngungen öglche Zelfunktonen: 1. Shareholder Value : 2. RAROC: Return VaR x *(perodserter) NPV x max! max! (x = Geschäftsvolumen n Produkt ) x öglche Nebenbedngungen: 1. Regulatorsches EK x * Reg.EK Quote 2. Andere Regulerungen (Großkredtvorschrften etc.) x EK ( Counterparty y)* EK - Quote Obergrenze Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 40

21 Probleme der Gesamtbanksteuerung Gesamtbanksteuerung = top-down-ansatz erheblche Informatonsanforderungen an den Planer (möglche Kondtonen aller Neugeschäfte notwendg) Fraglche Grundannahme: zu vorgegebenen Kondtonen kann belebg vel Neugeschäft abgeschlossen werden Problem der Spezfkaton der Nebenbedngungen Bsp: Berückschtgung ener möglche EK-Emsson Praxs kombnert top-down-planung und bottom-up-planung Commercal Bankng - Prof. Wahrenburg 41

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

Schwerpunkt Finanzen Johann Wolfgang Goethe Universität, Frankfurt (Main) Prof. Dr. Mark Wahrenburg. und Dr. Peter Raupach. Commercial Banking

Schwerpunkt Finanzen Johann Wolfgang Goethe Universität, Frankfurt (Main) Prof. Dr. Mark Wahrenburg. und Dr. Peter Raupach. Commercial Banking Schwerpunkt Fnanzen Johann Wolfgang Goethe Unverstät, Frankfurt (an) Prof. Dr. ark Wahrenburg und Dr. Peter Raupach Commercal Bankng Performance easurement & Captal Allocaton 4-stündge Vorlesung mt Übung

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

Last-Minute-Klausurinfos. (Stand ; alle Angaben ohne Gewähr )

Last-Minute-Klausurinfos. (Stand ; alle Angaben ohne Gewähr ) Last-Mnute-Klausurnfos (Stand 2.12.2003; alle Angaben ohne Gewähr ) Ich habe ene ganz wchtge Frage zu der Klausur am 15. Ma, Aufgabe 4a! We komme ch be der Handlungsalternatve 3 auf den Nettobarwert von

Mehr

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

IK: Einkommen, Beschäftigung und Finanzmärkte (Wintersemester 2011/12) Das IS LM Modell

IK: Einkommen, Beschäftigung und Finanzmärkte (Wintersemester 2011/12) Das IS LM Modell IK: Enkommen, Beschäftgung und Fnanzmärkte (Wntersemester 2011/12) Das IS LM Modell Zele und Inhalt Zel: Zusammenführung von Güter-und Fnanzmärkten um den Output und den Znssatz ener Ökonome n der kurzen

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

Aufgabe 1: Portfolio Selection

Aufgabe 1: Portfolio Selection Aufgabe 1: Portfolo Selecton 2 1 2 En Investor mt ener Präferenzfunkton der Form (, ) a verfügt über en 2 Anfangsvermögen n Höhe von 100 Slbermünzen. Am Markt werden de folgenden dre Wertpapere gehandelt,

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

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

Finanzwirtschaft. Kapitel 3: Simultane Investitions- und Finanzplanung. Lehrstuhl für Finanzwirtschaft - Universität Bremen 1

Finanzwirtschaft. Kapitel 3: Simultane Investitions- und Finanzplanung. Lehrstuhl für Finanzwirtschaft - Universität Bremen 1 Fnanzwrtschaft Kaptel 3: Smultane Investtons- und Fnanzplanung Prof. Dr. Thorsten Poddg Lehrstuhl für Allgemene Betrebswrtschaftslehre, nsbes. Fnanzwrtschaft Unverstät Bremen Hochschulrng 4 / WW-Gebäude

Mehr

Investition in Übungen

Investition in Übungen Vahlens Übungsbücher der Wrtschafts- und Sozalwssenschaften Investton n Übungen von Prof. Dr. Hartmut Beg, Prof. Dr. Henz Kußmaul, Prof. Dr. Gerd Waschbusch 3., durchgesehene und überarbetete Auflage Verlag

Mehr

Thema 3: Die Schätzung a priori unbekannter Renditemomente

Thema 3: Die Schätzung a priori unbekannter Renditemomente Thema 3: De Schätzung a pror unbekannter Rendtemomente Problem: We gelangt man zur Kenntns der benötgten Rendteerwartungswerte, -varanzen und -kovaranzen für Markowtz- Portfoloselekton? Möglche Quellen:

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

5. Transmissionsmechanismen der Geldpolitik

5. Transmissionsmechanismen der Geldpolitik Geldtheore und Geldpoltk Grundzüge der Geldtheore und Geldpoltk Sommersemester 2013 5. Transmssonsmechansmen der Geldpoltk Prof. Dr. Jochen Mchaels Geldtheore und Geldpoltk SS 2013 5. Transmssonsmechansmen

Mehr

Der Parameter Migrationsmatrix Teil I

Der Parameter Migrationsmatrix Teil I Der Parameter Mgratonsmatrx el I Anne-Chrstne Barthel Semnar Portfolokredtrsko Unverstät Mannhem 22..27 Glederung. Bedeutung der Mgratonsmatrx 2. Schätzung der Mgratonsmatrx. Statstscher Hntergrund: Markov-Ketten.

Mehr

Projektergebnisse rendite P 1 P 2 P 3 1 0,1-0, , , ,09 2 0,3 0, , , ,01

Projektergebnisse rendite P 1 P 2 P 3 1 0,1-0, , , ,09 2 0,3 0, , , ,01 Bespel: A. r f,5 Daten und Berechnung der zustandsabhänggen Projektrendten Umwelt- zustand Entrtts wahrs. arkt- Projektergebnsse rendte P P 2 P 3 s p s r, s Z Ü,s r, s Z Ü 2,s r 2, s Z Ü 3,s r 3, s, -,5

Mehr

Grundzüge der Geldtheorie und Geldpolitik

Grundzüge der Geldtheorie und Geldpolitik Grundzüge der Geldtheore und Geldpoltk Sommersemester 2012 8. Monetäre Transaktonskanäle Prof. Dr. Jochen Mchaels SoSe 2012 Geldtheore & -poltk 8. De Übertragung monetärer Impulse auf de Gesamtwrtschaft

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

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

Automotive Auswertung der Betriebserfahrung zum Zuverlässigkeitsnachweis sicherheitskritischer Softwaresysteme. S. Söhnlein, F.

Automotive Auswertung der Betriebserfahrung zum Zuverlässigkeitsnachweis sicherheitskritischer Softwaresysteme. S. Söhnlein, F. Auswertung der Betrebserfahrung zum Zuverlässgketsnachwes scherhetskrtscher Softwaresysteme Unverstät Erlangen-Nürnberg Unverstät Erlangen-Nürnberg Sete 1 Glederung Motvaton Grundlagen des statstschen

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

Daten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden.

Daten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden. Ene kurze Enführung n EXCEL Daten snd n Tabellenform gegeben durch de Engabe von FORMELN können mt desen Daten automatserte Berechnungen durchgeführt werden. Menüleste Symbolleste Bearbetungszele aktve

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

Was erwarten wir als Ergebnis von freien Verhandlungen in einer Gruppe mit Koalitionsmöglichkeiten?

Was erwarten wir als Ergebnis von freien Verhandlungen in einer Gruppe mit Koalitionsmöglichkeiten? Prof. Dr. Fredel Bolle 1 Prof. Dr. Fredel Bolle Vorlesung 1 Defnton: Kooperatves Spel En ooperatves Spel Γ st en Tupel (N,V), wobe der N = {1,...,m} mt m > 1 de Menge der Speler bezechnet und Was erwarten

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

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

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

Kreditrisikomodellierung und -steuerung: ein Überblick

Kreditrisikomodellierung und -steuerung: ein Überblick Kredtrskomodellerung und -steuerung: en Überblck PRMIA - Munch Chapter Dr. Andreas Zelke HypoVerensbank München Group Credt Rsk Control (CRC1) andreas.zelke@hvb.de +49(0)89/378-44471 28. September 2004,

Mehr

Die Schnittstellenmatrix Autor: Jürgen P. Bläsing

Die Schnittstellenmatrix Autor: Jürgen P. Bläsing QUALITY-APPs Applkatonen für das Qaltätsmanagement Prozessmanagement De Schnttstellenmatrx Ator: Jürgen P. Bläsng Schnttstellen (Übergangsstellen, Verbndngsstellen) n betreblchen Prozessen ergeben sch

Mehr

Diplomprüfung für Kaufleute 2001/I

Diplomprüfung für Kaufleute 2001/I Dplomprüfung für Kaufleute 00/I Prüfungsfach: Unternehmensfnanzerung und Betrebswrtschaftslehre der Banken Thema : a) Warum st es trotz Rskoaverson der Markttelnehmer möglch, be der Bewertung von Optonen

Mehr

Übung zur Vorlesung - Theorien Psychometrischer Tests II

Übung zur Vorlesung - Theorien Psychometrischer Tests II Übung zur Vorlesung - Theoren Psychometrscher Tests II N. Rose 9. Übung (15.01.2009) Agenda Agenda 3-parametrsches logstsches Modell nach Brnbaum Lnkfunktonen 3PL-Modell nach Brnbaum Modellglechung ( =

Mehr

Fachprüfung zum/zur Dipl. Finanzberater/in IAF. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot

Fachprüfung zum/zur Dipl. Finanzberater/in IAF. Formelsammlung. Autor: Iwan Brot Fachprüfung zum/zur Dpl. Fnanzberater/n IAF Formelsammlung Autor: Iwan Brot Dese Formelsammlung wrd an den Onlne- und an den mündlchen Prüfungen abgegeben sowet erforderlch. Stand 1. Oktober 2015. Änderungen

Mehr

Prof. Dr. P. Kischka WS 2012/13 Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik. Klausur Statistische Inferenz

Prof. Dr. P. Kischka WS 2012/13 Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik. Klausur Statistische Inferenz Prof. Dr. P. Kschka WS 2012/13 Lehrstuhl für Wrtschafts- und Sozalstatstk Klausur Statstsche Inferenz 15.02.2013 Name: Matrkelnummer: Studengang: Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 8 Summe Punkte 6 5 5 5 5 4 4 6 40

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

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

Arbeitsgruppe Radiochemie Radiochemisches Praktikum P 06. Einführung in die Statistik. 1. Zählung von radioaktiven Zerfällen und Statistik 2

Arbeitsgruppe Radiochemie Radiochemisches Praktikum P 06. Einführung in die Statistik. 1. Zählung von radioaktiven Zerfällen und Statistik 2 ETH Arbetsgruppe Radocheme Radochemsches Praktkum P 06 Enführung n de Statstk INHALTSVERZEICHNIS Sete 1. Zählung von radoaktven Zerfällen und Statstk 2 2. Mttelwert und Varanz 2 3. Momente ener Vertelung

Mehr

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Das Steuerfindungsrecht des Bundes aus finanzwissenschaftlicher Sicht

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Das Steuerfindungsrecht des Bundes aus finanzwissenschaftlicher Sicht Albert-Ludwgs-Unverstät Freburg Walter Eucken Insttut PROF. DR. LARS P. FELD* Das Steuerfndungsrecht des Bundes aus fnanzwssenschaftlcher Scht * ALBERT-LUDWIGS-UNIVERSITÄT FREIBURG, WALTER EUCKEN INSTITUT,

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

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

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

Das zum dualen Problem (10.2) gehörige Barriere-Problem lautet analog

Das zum dualen Problem (10.2) gehörige Barriere-Problem lautet analog 60 Kaptel 2. Lneare Optmerung 10 Innere-Punkte-Verfahren Lteratur: Geger, Kanzow, 2002, Kaptel 4.1 Innere-Punkte-Verfahren (IP-Verfahren) oder nteror pont methods bewegen sch m Gegensatz zum Smplex-Verfahren

Mehr

Risikomanagement. Vortrag in der Seminarreihe Statistische Mechanik der Finanzmärkte im WS 07/08. Simon Hertenberger

Risikomanagement. Vortrag in der Seminarreihe Statistische Mechanik der Finanzmärkte im WS 07/08. Simon Hertenberger Rskomanagement Vortrag n der Semnarrehe Statstsche Mechank der Fnanzmärkte m WS 07/08 Smon Hertenberger Inhaltsverzechns Grundlagen Was st Rsko? 3 Gründe des Rskomanagements 3 Rskomanagement als Prozess

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

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

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

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF

Alternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile. Beobachtete Response No Response Total absolut DCF CF Alternatve Darstellung des -Stchprobentests für Antele DCF CF Total n= 111 11 3 Response 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Beobachtete Response No Response Total absolut DCF 43 68 111 CF 6 86 11 69 154

Mehr

Abbildung 3.1: Besetzungszahlen eines Fermigases im Grundzustand (a)) und für eine angeregte Konfiguration (b)).

Abbildung 3.1: Besetzungszahlen eines Fermigases im Grundzustand (a)) und für eine angeregte Konfiguration (b)). 44 n n F F a) b) Abbldung 3.: Besetzungszahlen enes Fermgases m Grundzustand (a)) und für ene angeregte Konfguraton (b)). 3.3 Ferm Drac Statstk In desem Abschntt wollen wr de thermodynamschen Egenschaften

Mehr

-70- Anhang: -Lineare Regression-

-70- Anhang: -Lineare Regression- -70- Anhang: -Lneare Regressn- Für ene Messgröße y f(x) gelte flgender mathematsche Zusammenhang: y a+ b x () In der Regel läßt sch durch enen Satz vn Messwerten (x, y ) aber kene Gerade zechnen, da de

Mehr

Vereinigung Hamburger Schiffsmakler und Schiffsagenten e.v.

Vereinigung Hamburger Schiffsmakler und Schiffsagenten e.v. HAMBURG SHIP EVALUATION STANDARDS (HSES) In der Fassung vom 22. September 2009 De Verengung Hamburger Schffsmakler und Schffsagenten e.v. (VHSS) hat de Wrtschaftsprüfungsgesellschaft PrcewaterhouseCoopers

Mehr

Bildverarbeitung Herbstsemester 2012. Bildspeicherung

Bildverarbeitung Herbstsemester 2012. Bildspeicherung Bldverarbetung Herbstsemester 2012 Bldspecherung 1 Inhalt Bldformate n der Überscht Coderung m Überblck Huffman-Coderung Datenredukton m Überblck Unterabtastung Skalare Quantserung 2 Lernzele De wchtgsten

Mehr

Working Paper Bewertung von Kreditprodukten und Credit Default Swaps

Working Paper Bewertung von Kreditprodukten und Credit Default Swaps 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 Hedorn, Thomas Workng

Mehr

Klausur zur Vorlesung Lineare Modelle SS 2006 Diplom, Klausur A

Klausur zur Vorlesung Lineare Modelle SS 2006 Diplom, Klausur A Lneare Modelle m SS 2006, Prof. Dr. W. Zucchn 1 Klausur zur Vorlesung Lneare Modelle SS 2006 Dplom, Klausur A Aufgabe 1 (18 Punkte) a) Welcher grundsätzlche Untersched besteht n der Interpretaton von festen

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

Werkstoffmechanik SS11 Baither/Schmitz. 5. Vorlesung

Werkstoffmechanik SS11 Baither/Schmitz. 5. Vorlesung Werkstoffmechank SS11 Bather/Schmtz 5. Vorlesung 0.05.011 4. Mkroskopsche Ursachen der Elastztät 4.1 Energeelastztät wrd bestmmt durch de Wechselwrkungspotentale zwschen den Atomen, oft schon auf der Bass

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

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

Übung zu Erwartungswert und Standardabweichung

Übung zu Erwartungswert und Standardabweichung Aufgabe Übung zu Erwartungswert und Standardabwechung In ener Lottere gewnnen 5 % der Lose 5, 0 % der Lose 0 und 5 % der Lose. En Los kostet 2,50. a)berechnen Se den Erwartungswert für den Gewnn! b)der

Mehr

Teil E: Qualitative abhängige Variable in Regressionsmodellen

Teil E: Qualitative abhängige Variable in Regressionsmodellen Tel E: Qualtatve abhängge Varable n Regressonsmodellen 1. Qualtatve abhängge Varable Grundlegendes Problem: In velen Fällen st de abhängge Varable nur über enen bestmmten Werteberech beobachtbar. Bsp.

Mehr

Baudynamik und Erdbebeningenieurwesen

Baudynamik und Erdbebeningenieurwesen Baudynamk und Erdbebenngeneurwesen Themen und Antworten für de Lzenzprüfung 1. Defneren Se den Begrff: Grad des dynamschen Frehetsgrads. Geben Se Bespele von Systemen mt enem enzgen Grad des dynamschen

Mehr

Lineare Optimierung Dualität

Lineare Optimierung Dualität Kaptel Lneare Optmerung Dualtät D.. : (Dualtät ) Folgende Aufgaben der lnearen Optmerung heßen symmetrsch dual zuenander: und { z = c x Ax b x } max, 0 { Z b A c } mn =, 0. Folgende Aufgaben der lnearen

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

Hat die Wahl des Performancemaßes einen Einfluss auf die Beurteilung von Hedgefonds-Indizes?

Hat die Wahl des Performancemaßes einen Einfluss auf die Beurteilung von Hedgefonds-Indizes? Hat de Wahl des Performancemaßes enen Enfluss auf de Beurtelung von Hedgefonds-Indzes? Von Martn Elng, St. Gallen, und Frank Schuhmacher, Lepzg Ene zentrale Fragestellung n der wssenschaftlchen Ausenandersetzung

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

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

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

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

Vorlesung Programmieren II

Vorlesung Programmieren II Hashng Vorlesung Prograeren II Mchael Bergau Fortsetzung der Stoffenhet Hashng Hashng 2 Was st Hashng? Hashng st ene Methode zur dynaschen Verwaltung von Daten, wobe de Daten durch enen Schlüssel (key)

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

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

Integrated Enterprise Balancing

Integrated Enterprise Balancing Integrated Enterrse Balancng - Beträge zum ntegrerten, IT-unterstützten Ertrags- und Rskomanagement Dssertaton der Wrtschaftswssenschaftlchen Fakultät der Unverstät Augsburg zur Erlangung des Grades enes

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

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

Mehrfachregression: Einfluss mehrerer Merkmale auf ein metrisches Merkmal. Designmatrix Bestimmtheitsmaß F-Test T-Test für einzelne Regressoren

Mehrfachregression: Einfluss mehrerer Merkmale auf ein metrisches Merkmal. Designmatrix Bestimmtheitsmaß F-Test T-Test für einzelne Regressoren Mehrfachregresson: Enfluss mehrerer Merkmale auf en metrsches Merkmal Desgnmatrx Bestmmthetsmaß F-Test T-Test für enzelne Regressoren Mehrfachregresson Bvarat: x b b y + = 0 ˆ k k x b x b x b b y + + +

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

Arbeitsblätter. Finanzstrategien, die Sie auf den rechten Weg bringen

Arbeitsblätter. Finanzstrategien, die Sie auf den rechten Weg bringen Unternehmensentwcklungsprozess: FN-0060 Sete 18 Arbetsblätter Unternehmensentwcklungsprozess: FN-0060 Sete 19 De Saldo-Pres-Tabelle erfüllt zwe Aufgaben. Enersets dent se dazu, Ihre gegenwärtgen Prese

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

Fallstudie 1 Diskrete Verteilungen Abgabe: Aufgabentext und Lösungen schriftlich bis zum

Fallstudie 1 Diskrete Verteilungen Abgabe: Aufgabentext und Lösungen schriftlich bis zum Abgabe: Aufgabentext und Lösungen schrftlch bs zum 15. 6. 2012 I. Thema: Zehen mt und ohne Zurücklegen Lesen Se sch zunächst folgenden Text durch! Wr haben bsher Stchprobenzehungen aus Grundgesamtheten

Mehr

Kurs 9.3: Forschungsmethoden II

Kurs 9.3: Forschungsmethoden II MSc Bankng & Fnance Kurs 9.3: Forschungsmethoden II Zetrehenanalyse Lernsequenz 08: Enführung Panelregresson Dezember 2014 Prof. Dr. Jürg Schwarz Inhaltsverzechns Fole 2 Paneldaten 3 Arten von Stchproben...

Mehr

1. (14 Punkte) Mikroökonomik I, Wintersemester 1995/96, Prof.Dr.H.Sautter 1

1. (14 Punkte) Mikroökonomik I, Wintersemester 1995/96, Prof.Dr.H.Sautter 1 Mkroökonomk I, Wntersemester 1995/96, Prof.Dr.H.Sautter 1 1. (14 Punkte) Kuno Chaos, der m zweten Semester BWL studert, hat be senen Klausurvorberetungen für das Fach Mkroökonomk Probleme mt senem PC bekommen.

Mehr

Grundmodell zur integrierten Risk-/Return- Optimierung des Gesamtbank-Portfolios

Grundmodell zur integrierten Risk-/Return- Optimierung des Gesamtbank-Portfolios Grundmodell zur ntegrerten Rsk-/Return- Optmerung des Gesamtbank-Portfolos Dr. Ursula-A. Theler Rsk Tranng Carl-Zess-Str. D-83052 Bruckmühl Tel./ Fax: 08062/805545 E-mal: theler@rsk-tranng.de http://www.rsk-tranng.de

Mehr

Fixed Income Attribution

Fixed Income Attribution Schwezer Bond Kommsson Denstag, 20. Oktober Sven Hedrch, CFA Agenda Attrbuton - Enordnung Rentenattrbutonsmodelle Herausforderungen der Rentenattrbuton Zusammenfassung Was versteht man unter Attrbuton?

Mehr

Näherungsverfahren. Wiederhole den Algorithmusbegriff. Erläutere die Begriffe: Klasse der NP-Probleme. Probleme. Probleme. Approximative Algorithmen

Näherungsverfahren. Wiederhole den Algorithmusbegriff. Erläutere die Begriffe: Klasse der NP-Probleme. Probleme. Probleme. Approximative Algorithmen Näherungsverfahren Wederhole den Algorthmusbegrff. Erläutere de Begrffe: Klasse der P-ProblemeP Probleme Klasse der NP-Probleme Probleme Approxmatve Algorthmen Stochastsche Algorthmen ALGORITHMEN Def.:

Mehr

The relevance of ratings for credit portfolio management

The relevance of ratings for credit portfolio management Thema Nr. 5.2 The relevance of ratngs for credt portfolo management Referat m Rahmen des Spezellen Semnars n Kaptalmarktforschung und Fnanzerung über Neue Ansätze m Portfolomanagement m Sommersemester

Mehr

Kennzahlen zur Risikomessung und -steuerung

Kennzahlen zur Risikomessung und -steuerung Wirtschaft Hendrik Hellwig Kennzahlen zur Risikomessung und -steuerung Diplomarbeit Philipps-Universität Marburg Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Professur für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre

Mehr

Kapitel 5: Koordination der Personalführung im Führungssystem

Kapitel 5: Koordination der Personalführung im Führungssystem Kapel 5: Koordnaon der Personalführung m Führungssysem 5.1 Bezehungen zwschen Conrollng und Personalführung Kapel 5 5.2 Koordnaon der Personalführung m dem Informaonssysem 5.3 Koordnaon der Personalführung

Mehr

HAT DIE WAHL DES PERFORMANCEMAßES EINEN EINFLUSS

HAT DIE WAHL DES PERFORMANCEMAßES EINEN EINFLUSS HAT DIE WAHL DES PERFORMANCEMAßES EINEN EINFLUSS AUF DIE BEURTEILUNG VON HEDGEFONDS-INDIZES? MARTIN ELING FRANK SCHUHMACHER WORKING PAPERS ON RISK MANAGEMENT AND INSURANCE NO. 10 EDITED BY HATO SCHMEISER

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

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

9 Komplexe Zahlen ( ) ( ) 9.1 Ziele. 9.2 Warum braucht man komplexe Zahlen? 9.3 Darstellung von komplexen Zahlen. r 2. j 2. j 1.

9 Komplexe Zahlen ( ) ( ) 9.1 Ziele. 9.2 Warum braucht man komplexe Zahlen? 9.3 Darstellung von komplexen Zahlen. r 2. j 2. j 1. Mathematk I / Komplexe Zahlen 9 Komplexe Zahlen 9. Zele Am Ende deses Kaptels hast Du ene Grundvorstellung was komplexe Zahlen snd. Du kannst se grafsch darstellen und enfache Berechnungen durchführen.

Mehr

NSt. Der Wert für: x= +1 liegt, erkennbar an dem zugehörigen Funktionswert, der gesuchten Nullstelle näher.

NSt. Der Wert für: x= +1 liegt, erkennbar an dem zugehörigen Funktionswert, der gesuchten Nullstelle näher. PV - Hausaugabe Nr. 7.. Berechnen Se eakt und verglechen Se de Werte ür de Nullstelle, de mttels dem Verahren von Newton, der Regula als und ener Mttelung zu erhalten snd von der! Funkton: ( ) Lösungs

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

Facility Location Games

Facility Location Games Faclty Locaton Games Semnar über Algorthmen SS 2006 Klaas Joeppen 1 Abstract Wr haben berets sehr häufg von Nash-Glechgewchten und vor allem von deren Exstenz gesprochen. Das Faclty Locaton Game betet

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

I)1. Kinematik. EP WS 2009/10 Dünnweber/Faessler

I)1. Kinematik. EP WS 2009/10 Dünnweber/Faessler I)1. Knematk I) Mechank 1.Knematk (Bewegung) 2. Dynamk on Massenpunkten (Enfluss on Kräften) 3. Starre Körper 4.Deformerbare Meden 5. Schwngungen, Wellen, Akustk I)1. Knematk Bewegungslehre (Zel: Quanttate

Mehr

Ein stochastisches Modell zur Ertragsoptimierung bei Versicherungen

Ein stochastisches Modell zur Ertragsoptimierung bei Versicherungen En stochastsches Modell zur Ertragsoptmerung be Verscherungen Clauda Garschhammer und Rud Zagst Clauda Garschhammer Bahnhofstr. 34, 8340 aufen Tel: 0868 / 548, c.garschhammer@web.de Prof. Dr. Rud Zagst,

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

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

Contents blog.stromhaltig.de

Contents blog.stromhaltig.de Contents We hoch st egentlch Ihre Grundlast? Ene ncht ganz unwchtge Frage, wenn es um de Dmensonerung ener senannten Plug&Play Solar-Anlage geht. Solarsteckdosensystem für jermann, auch für Meter lautete

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 009 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 4 Prv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dpl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastsche Prozesse Musterlösungen Aufgabe 16: (Success Run, Fortsetzung)

Mehr