Heidelberger Akademie der Wissenschaften [Hrsg.]
Jahrbuch ... / Heidelberger Akademie der Wissenschaften: Jahrbuch 2018
— 2019
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https://doi.org/10.11588/diglit.55650#0343
DOI Kapitel:
D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
DOI Kapitel:II. Das WIN-Kolleg
DOI Kapitel:Sechster Forschungsschwerpunkt „Messen und Verstehen der Welt durch die Wissenschaft“
DOI Kapitel:3. Analyzing, Measuring and Forecasting Financial Risks by means of High-Frequency Data
DOI Seite / Zitierlink:https://doi.org/10.11588/diglit.55650#0343
- Schmutztitel
- Titelblatt
- 5-10 Inhaltsverzeichnis
- 11-130 A. Das akademische Jahr 2018
- 131-216 B. Die Mitglieder
-
217-313
C. Die Forschungsvorhaben
- 217-218 I. Forschungsvorhaben und Arbeitsstellenleiter (Übersicht)
-
219-315
II.Tätigkeitsberichte (chronologisch)
- 219-222 1. Deutsche Inschriften des Mittelalters
- 223-227 2. Wörterbuch der altgaskognischen Urkundensprache (DAG)
- 227-232 3. Deutsches Rechtswörterbuch
- 232-235 4. Goethe-Wörterbuch (Tübingen)
- 235-238 5. Melanchthon-Briefwechsel
- 238-242 6. Altfranzösisches etymologisches Wörterbuch (DEAF)
- 242-248 7. Epigraphische Datenbank Heidelberg (EDH)
- 248-251 8. Edition literarischer Keilschrifttexte aus Assur
- 251-257 9. Buddhistische Steininschriften in Nordchina
- 258-263 10. Geschichte der südwestdeutschen Hofmusik im 18.Jahrhundert (Schwetzingen)
- 264-273 11. The Role of Culture in Early Expansions of Humans (Frankfurt/Tübingen)
- 273-277 12. Nietzsche-Kommentar (Freiburg i.Br.)
- 277-281 13. Klöster im Hochmittelalter: Innovationslabore europäischer Lebensentwürfe und Ordnungsmodelle (Heidelberg/Dresden)
- 281-287 14. Der Tempel als Kanon der religiösen Literatur Ägyptens (Tübingen)
- 288-293 15. Kommentierung der Fragmente der griechischen Komödie (Freiburg i.Br.)
- 294-297 16. Karl-Jaspers-Gesamtausgabe (KJG)
- 297-302 17. Historisch-philologischer Kommentar zur Chronik des Johannes Malalas (Tübingen)
- 302-308 18. Religions- und rechtsgeschichtliche Quellen des vormodernen Nepal
- 309-315 19. Theologenbriefwechsel im Südwesten des Reichs in der Frühen Neuzeit (1550−1620)
-
317-379
D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
- 317-328 I. Die Preisträger
-
329-379
II. Das WIN-Kolleg
- 329 Aufgaben und Ziele des WIN-Kollegs
- 330-331 Verzeichnis der WIN-Kollegiaten
- 332-343 Fünfter Forschungsschwerpunkt „Neue Wege der Verflechtung von Natur- und Geisteswissenschaften“
-
344-379
Sechster Forschungsschwerpunkt „Messen und Verstehen der Welt durch die Wissenschaft“
- 344-347 3. Analyzing, Measuring and Forecasting Financial Risks by means of High-Frequency Data
- 347-350 4. Das menschliche Spiegelneuronensystem: Wie erfassen wir, was wirnicht messen können?
- 351-353 5. Neogeographie einer Digitalen Erde: Geo-Informatik als methodische Brücke in der interdisziplinären Naturgefahren-analyse (NEOHAZ)
- 353-356 6. Quantifizierung in Politik und Recht am Beispiel von Wirtschaftssanktionen
- 356-360 7. Europäischer Datenschutz und Datenaustausch in der genetischen Forschung: interdisziplinäre Bedingungen und internationale Implikationen
- 361-365 8. CAL²Lab – Erkundung der Rechtssprache in einer computer-gestützten Forschungsumgebung
- 365-368 9. „Working Numbers“: Science and Contemporary Politics
- 369-373 10. Thermischer Komfort und Schmerz – Untersuchungen zur Dynamikder Schmerz- und Komfortwahrnehmung
- 373-376 11. Charakterisierung von durchströmten Gefäßen und der Hämo-dynamik mittels modell- und simulationsbasierter Fluss-MRI (CFD-MRI): Validierung der Wandschubspannungsberechnung undAnwendung auf medizinisches Einsatzgebiet
- 377-378 12. Zählen und Erzählen. Spielräume und Korrelationen quantitativer und qualitativer Welterschließung im Spannungsfeld von wissenschaftlichem Objekt und Methode
- 378-379 13. Metaphern und Modelle – Zur Übersetzung von Wissen in Verstehen
-
381-400
E. Anhang
-
381-384
I. Organe, Mitglieder und Institutionen
- 381 Vorstand und Geschäftsstelle
- 382 Personalrat
- 382 Union der deutschen Akademien der Wissenschaften
- 382 Vertreter der Akademie in Kommissionen der Union
- 382 Vertreter der Akademie in anderen wissenschaftlichen Institutionen
- 383-384 Verein zur Förderung der Heidelberger Akademie der Wissenschaften
- 385-407 Verzeichnis der Mitglieder
- 409-410 Akademiekolleg
-
381-384
I. Organe, Mitglieder und Institutionen
- 417-424 Personenregister
D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
Sechster Forschungsschwerpunkt
„Messen und Verstehen der Welt durch die Wissenschaft"
3. Ana/yzing, Measuring and Forecasting Financial Risks
by means of High-Frequency Data
Kollegiatin: Dr. Roxana Halbleib1
Mitarbeiter: Timo Dimitriadis1
1 Department of Economics, Universität Konstanz
Die Forschung im WIN-Projekt „Analyzing, Measuring and Forecasting Financial
Risks by means of High-Frequency Data“ zielt darauf ab, die Schätzungen und
Vorhersagen von Verlustrisiken im Finanzsektor zu verbessern. Hierbei wird ver-
sucht den Informationsgehalt von hochfrequenten Handelsdaten in den heutigen
Finanzmärkten auszunutzen. Die Arbeit ist darauf fokussiert herauszufinden, in
welcher Form diese hochfrequenten Informationen am Besten in der Schätzung
von Wahrscheinlichkeiten und Höhen von negativen Ereignissen (Verlusten) mit-
einbezogen werden können. Dies wird mathematisch umgesetzt durch das Schät-
zen und Vorhersagen von den verbreitetsten Risikomaßen, Value-at-Risk (VaR) und
Expected Shortfall (ES).
Die jüngste Banken- und Finanzkrise ab 2007 hat gezeigt, dass traditionel-
les Risikomanagement, welches auf Volatilität, also durchschnittliche Schwankungen
ausgelegt ist, sehr anfällig für Extremereignisse ist und in genau diesen Zeiten
versagt. Über die letzten Jahre hinweg wurden deswegen Techniken entwickelt,
um extreme Verlustrisiken abschätzen zu können und die Finanzwelt dadurch
auf solche Extremereignisse vorbereiten zu können. Das bisher meistgenutzte Ri-
sikomaß, welches auch eine zentrale Rolle in der europäischen Bankenaufsicht
(BASEL III) spielt, ist der (tägliche) VaR. Dieses Maß repräsentiert die Vorhersa-
gen für die 1-%-Quantile der täglichen Renditen von Finanzprodukten. Einfach
ausgedrückt besagt dieser Wert, dass nur in 1% der Fälle ein gleich großer oder
noch höherer Verlust am Markt realisiert wird. Dieses Risikomaß hat jedoch den
großen empirischen Nachteil, dass die Form der Verteilung der Renditen jenseits
des 1-%-Quantils nicht miteinbezogen werden. Dieser Nachteil kann gelöst wer-
den durch das Risikomaß ES, welches definiert ist als der Erwartungswert der
Verluste, die größer sind als der VaR. Aus diesem Grund plant das Basel Komitee
ab 2019 VaR durch ES als fundamentales Risikomaß für Finanzinstitutionen zu
ersetzen.
Zur Berechnung dieses (und anderer) Risikomaße(s) gibt es schon eine Viel-
zahl verschiedener Modelle in der Literatur. Fast alle dieser Modelle sind jedoch in
344
Sechster Forschungsschwerpunkt
„Messen und Verstehen der Welt durch die Wissenschaft"
3. Ana/yzing, Measuring and Forecasting Financial Risks
by means of High-Frequency Data
Kollegiatin: Dr. Roxana Halbleib1
Mitarbeiter: Timo Dimitriadis1
1 Department of Economics, Universität Konstanz
Die Forschung im WIN-Projekt „Analyzing, Measuring and Forecasting Financial
Risks by means of High-Frequency Data“ zielt darauf ab, die Schätzungen und
Vorhersagen von Verlustrisiken im Finanzsektor zu verbessern. Hierbei wird ver-
sucht den Informationsgehalt von hochfrequenten Handelsdaten in den heutigen
Finanzmärkten auszunutzen. Die Arbeit ist darauf fokussiert herauszufinden, in
welcher Form diese hochfrequenten Informationen am Besten in der Schätzung
von Wahrscheinlichkeiten und Höhen von negativen Ereignissen (Verlusten) mit-
einbezogen werden können. Dies wird mathematisch umgesetzt durch das Schät-
zen und Vorhersagen von den verbreitetsten Risikomaßen, Value-at-Risk (VaR) und
Expected Shortfall (ES).
Die jüngste Banken- und Finanzkrise ab 2007 hat gezeigt, dass traditionel-
les Risikomanagement, welches auf Volatilität, also durchschnittliche Schwankungen
ausgelegt ist, sehr anfällig für Extremereignisse ist und in genau diesen Zeiten
versagt. Über die letzten Jahre hinweg wurden deswegen Techniken entwickelt,
um extreme Verlustrisiken abschätzen zu können und die Finanzwelt dadurch
auf solche Extremereignisse vorbereiten zu können. Das bisher meistgenutzte Ri-
sikomaß, welches auch eine zentrale Rolle in der europäischen Bankenaufsicht
(BASEL III) spielt, ist der (tägliche) VaR. Dieses Maß repräsentiert die Vorhersa-
gen für die 1-%-Quantile der täglichen Renditen von Finanzprodukten. Einfach
ausgedrückt besagt dieser Wert, dass nur in 1% der Fälle ein gleich großer oder
noch höherer Verlust am Markt realisiert wird. Dieses Risikomaß hat jedoch den
großen empirischen Nachteil, dass die Form der Verteilung der Renditen jenseits
des 1-%-Quantils nicht miteinbezogen werden. Dieser Nachteil kann gelöst wer-
den durch das Risikomaß ES, welches definiert ist als der Erwartungswert der
Verluste, die größer sind als der VaR. Aus diesem Grund plant das Basel Komitee
ab 2019 VaR durch ES als fundamentales Risikomaß für Finanzinstitutionen zu
ersetzen.
Zur Berechnung dieses (und anderer) Risikomaße(s) gibt es schon eine Viel-
zahl verschiedener Modelle in der Literatur. Fast alle dieser Modelle sind jedoch in
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