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Heidelberger Akademie der Wissenschaften [Hrsg.]
Jahrbuch ... / Heidelberger Akademie der Wissenschaften: Jahrbuch 2018 — 2019

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D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
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II. Das WIN-Kolleg
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Sechster Forschungsschwerpunkt „Messen und Verstehen der Welt durch die Wissenschaft“
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3. Analyzing, Measuring and Forecasting Financial Risks by means of High-Frequency Data
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https://doi.org/10.11588/diglit.55650#0343
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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

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