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Quantifizierung von Risiken im Finanzbereich

  • Frank Romeike
  • Peter Hager
Chapter
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Zusammenfassung

Die Volatilität von Rohstoffen übertrifft diejenige von anderen Assetklassen deutlich. Doch auch Währungsvolatiliäten haben für Unternehmen eine hohe Relevanz, etwa für die Preis-Absatz-Funktion oder auch den Einkauf von Rohstoffen. Angebot sowie Nachfrage reagieren sehr sensibel auf beispielsweise geopolitische Ereignisse, Naturkatastrophen oder technologische Fortschritte. Durch diese teilweise extremen und nur schwer prognostizierbaren Rohstoffpreisentwicklungen oder Währungsvolatilitäten hat die Bedeutung einer präventiven Steuerung von Rohstoffpreis- und Währungsrisiken in Unternehmen über die gesamte Wertschöpfungskette in den letzten Jahren stark zugenommen.Zur Bewertung von Finanzrisiken bietet das Risiko-Management ein breites Portfolio an Methoden: Neben statischen, deterministischen Value-at-Risk-Modellen sowie historischen Simulationen haben in den vergangenen Jahren vor allem stochastische, simulationsbasierte Methoden an Bedeutung gewonnen. Die stochastische Simulation gilt wegen ihrer Flexibilität gegenüber anderen Verfahren als überlegen, insbesondere bei der Risikomessung von komplexen Exposures, wie sie beispielsweise aus Derivaten resultieren. Die stochastische Simulation (Monte Carlo Simulation) kann beliebige Verteilungen, Restlaufzeitverkürzungseffekte, Volatilitätsclustering, fat tails, nichtlineare Exposures und Extremszenarios in der Risikoberechnung berücksichtigen. Als Nachteile sind der hohe Rechenaufwand und die Komplexität der eingesetzten statistischen Verfahren zu nennen.

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Copyright information

© Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020

Authors and Affiliations

  • Frank Romeike
    • 1
  • Peter Hager
    • 2
  1. 1.RiskNET GmbHBrannenburgDeutschland
  2. 2.RiskAcademyRiskNETKölnDeutschland

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