Sign up to save your podcasts
Or
Share An Integrated System for Market Risk, Credit Risk and Portfolio Optimization Based on Heavy-Tailed Medols and Downside Risk Measures
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Share to email
Share to Facebook
Share to X
Or
An Integrated System for Market Risk, Credit Risk and Portfolio Optimization Based on Heavy-Tailed Medols and Downside Risk Measures
Gängige Theorien der mathematischen Finanzwirtschaft wie zum Beispiel
der Mean-Variance-Ansatz zur Portfolio-Selektion oder Modelle zur Bewertung
von Wertpapieren basieren alle auf der Annahme, dass Renditen im
Zeitablauf unabhngig und identisch verteilt sind und einer Normalverteilung
folgen. Empirische Untersuchungen liefern jedoch signifikante Hinweise dahingehend,
dass diese Annahme f¨ur wichtige Anlageklassen unzutreffend ist.
Stattdessen sindWertpapierrenditen zeitabh¨angige Volatilit¨aten, Heavy Tails
(schwere Verteilungsr¨ander), Tail Dependence (Extremwertabh¨angigkeit) sowie
Schiefe gekennzeichnet. Diese Eigenschaften haben Auswirkungen sowohl
auf die theoretische als auch praktischeModellierung in der Finanzwirtschaft.
Nach der Pr¨asentation des theoretischen Hintergrundes spricht die Arbeit die
Modellierungsprobleme an, die sich aus diesen h¨aufig beobachteten Ph¨anomenen
ergeben. Speziell werden Fragen bez¨uglich der Modellierung von Marktund
Kreditrisiken volatiler M¨arkte behandelt als auch Probleme bei der
Portfolio-Optimierung unter Verwendung alternativer Risikomae und Zielfunktionen.
Fragen der praktischen Implementierung wird dabei besondere
Aufmerksamkeit gewidmet.
View all episodes
By Ludwig-Maximilians-Universität München
5
11 ratings
Gängige Theorien der mathematischen Finanzwirtschaft wie zum Beispiel
der Mean-Variance-Ansatz zur Portfolio-Selektion oder Modelle zur Bewertung
von Wertpapieren basieren alle auf der Annahme, dass Renditen im
Zeitablauf unabhngig und identisch verteilt sind und einer Normalverteilung
folgen. Empirische Untersuchungen liefern jedoch signifikante Hinweise dahingehend,
dass diese Annahme f¨ur wichtige Anlageklassen unzutreffend ist.
Stattdessen sindWertpapierrenditen zeitabh¨angige Volatilit¨aten, Heavy Tails
(schwere Verteilungsr¨ander), Tail Dependence (Extremwertabh¨angigkeit) sowie
Schiefe gekennzeichnet. Diese Eigenschaften haben Auswirkungen sowohl
auf die theoretische als auch praktischeModellierung in der Finanzwirtschaft.
Nach der Pr¨asentation des theoretischen Hintergrundes spricht die Arbeit die
Modellierungsprobleme an, die sich aus diesen h¨aufig beobachteten Ph¨anomenen
ergeben. Speziell werden Fragen bez¨uglich der Modellierung von Marktund
Kreditrisiken volatiler M¨arkte behandelt als auch Probleme bei der
Portfolio-Optimierung unter Verwendung alternativer Risikomae und Zielfunktionen.
Fragen der praktischen Implementierung wird dabei besondere
Aufmerksamkeit gewidmet.
More shows like Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik - Digitale Hochschulschriften der LMU - Teil 01/02
View all
Tonspur Forschung
3 Listeners
Einführung in die Ethnologie
0 Listeners
Theoretical Physics Schools (ASC)
2 Listeners
MCMP – Mathematical Philosophy (Archive 2011/12)
6 Listeners
Hegel lectures by Robert Brandom, LMU Munich
6 Listeners
MCMP – Metaphysics and Philosophy of Language
2 Listeners
MCMP – Philosophy of Science
1 Listeners
Sommerfeld Lecture Series (ASC)
0 Listeners
MCMP
2 Listeners
Women Thinkers in Antiquity and the Middle Ages - SD
0 Listeners