Risikomanagement ist in Krisenzeiten wichtiger denn je. Hinzu kommt, dass Unternehmen im Rahmen eines Risikomanagements verpflichtet sind, Risiken zu identifizieren, quantifizieren und aggregieren. Der IDW PS 340 hat hierzu die Rahmenbedingungen gesetzt. In diesem Buch wird anhand einer Case Study „Schritt für Schritt“ mit Hilfe von Excel gezeigt, wie Risiken analysiert und quantifiziert werden können. Das Buch beginnt mit der grafischen Darstellung von Risiken und der Berechnung von Risikoparametern wie den Value at Risk. Danach werden unterschiedliche Risiken mit der Monte-Carlo-Simulation zu einem Gesamtrisiko aggregiert. Es wird auch das Absichern von Risiken erklärt und wie nicht absicherbare Risiken in einen Business Plan eingebaut werden. Das Thema der Bewertung von Extremrisiken wird ebenso aufgegriffen wie die Modellierung von Volatilitäten.
utb+: Begleitend zum Buch erhalten Leser:innen auf einer redaktionell betreuten Website Excel-Spreadsheets zur Übung und Anwendung. Erhältlich über utb.de.
表中的内容
Vorwort
Stimmen zum Buch
Genereller Aufbau des Case Study
Detaillierter Aufbau der Case Study
Philosophie des Buchs
Background-Informationen zur Case Study „RISIKOMANAGEMENT IM UNTERNEHMEN
Course 1: Risikoanalyse
Course Unit 1: Grafische Darstellung von Risiken
Assignment 1: Renditeberechnung
Assignment 2: Erstellung eines Histogramms
Assignment 3: Erstellung einer Dichtefunktion und einer Verteilungsfunktion
Assignment 4: Berechnung der Schiefe (Skewness)
Assignment 5: Berechnung der Wölbung (Kurtosis)
Course Unit 2: Varianz und Standardabweichung
Assignment 6: Berechnung der Varianz
Assignment 7: Berechnung der annualisierten und unterperiodigen Varianz
Assignment 8: Berechnung der Standardabweichung
Assignment 9: Berechnung der annualisierten und unterperiodigen Standardabweichung
Assignment 10: Berechnung der Semivarianz und der Semistandardabweichung
Course Unit 3: Modelle zur Berechnung der Volatilität
Assignment 11: Berechnung der gleitenden Volatilität
Assignment 12: Berechnung der gleitenden Volatilität mit linear fallenden Gewichten und mit exponentiell fallenden Gewichten
Assignment 13: Berechnung der Volatilität mit dem EWMA-Modell
Assignment 14: Berechnung der Volatilität mit dem ARCH-Modell
Assignment 15: Berechnung der Volatilität mit dem GARCH-Modell
Assignment 16: Prognose von Wert- und Preisentwicklungen mit Hilfe stochastischer Prozesse
Course 2: Quantitative Instrumente im Risikokmanagement
Course Unit 1: Unterschiedliche Arten des Value at Risk und der Lower Partial Moments sowie Extremwerttheorie
Assignment 1: Berechnung des Value at Risk bei einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 2: Berechnung des Relativen Value at Risk (Deviation Value at Risk) bei einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 3: Berechnung des Conditional Value at Risk bzw. Expected Shortfall bei einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 4: Berechnung des Value at Risk bei einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 5: Berechnung des Conditional Value at Risk bzw. Expected Shortfall bei einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung
Assignment 6: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Wahrscheinlichkeit Assignment 7: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Erwartungswert
Assignment 8: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Varianz
Assignment 9: Value at Risk für nicht-lineare Preisfunktionen: Anleihen
Assignment 10: Extremwerttheorie
Assignment 11: Risikomaße im Vergleich
Course Unit 2: Bestimmung von Portfoliorisiken
Assignment 12: Varianz-Kovarianz-Methode: Varianz-Kovarianz-Matrix und Portfoliorisiko
Assignment 13: Varianz-Kovarianz-Methode: Berechnung des Value at Risk und Conditional Value at Risk
Assignment 14: Historische Simulation
Assignment 15: Monte-Carlo-Simulation: Normalverteilte Risikoparameter
Assignment 16: Monte-Carlo-Simulation: Kalibrierte Risikoparameter
Assignment 17: Monte-Carlo-Simulation basierend auf Copula-Funktionen
Course Unit 3: Hedging von absicherbaren Risiken und Modellierung nicht-abgesicherter Risiken
Assignment 18: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Geldmarktfutures und Forward Rate Agreements (FRA)
Assignment 19: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Zinsswaps
Assignment 20: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Optionen (Caplet)
Assignment 21: Simulationsbasierte Unternehmensplanung: Festlegung der Risikoparameter für die Monte-Carlo-Simulation eines Business Plans
Assignment 22: Generierung von Verteilungsfunktionen durch Expertenbefragungen
Assignment 23: Simulationsbasierte Planung: Übernahme der Risikoparameter für die Monte-Carlo-Simulation in den Business Plan
Assignment 24: Simulationsbasierte Planung: Risikoaggregation mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation und Risikoanalyse
Stichwortverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
关于作者
Prof. Dr. Dr. Joachim Häcker ist seit 2004 Professor für Corporate Finance an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München und der University of Louisville.