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Long-Run value at risk
approaches, models, parameters, and assumptions
Erich Arthur Stark
Art der Arbeit
Magisterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Christian Keber
DOI
10.25365/thesis.594
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30186.45121.597854-2
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Value at Risk (VaR)-Methodologie, welche ursprünglich von Banken und anderen Finanzinstituten unter Berücksichtigung ihrer eigenen Anforderungen an Risikomessung und Risikomanagement entwickelt wurde, war damals und ist nach wie vor die Grundlage für unzählige VaR-Berechnungsmethoden und –Modelle. Diese wurden im Laufe der vergangenen fünfzehn Jahre entwickelt. Grundsätzlich sind diese Methoden und Modelle alle auf die Bedürfnisse der ursprünglichen Benutzergruppe ausgerichtet. Da der Risikomanagementfokus dieser Institutionen auf sehr kurzen Zeithorizonten, d.h. von einem einzigen Tag, einer Woche bis hin zu maximal einem Monat lag, sollten die entwickelten Modelle zuverlässige und präzise Ergebnisse für exakt diese kurzen Zeiträume generieren. Aus diesem Grund wurden die VaR-Modelle selbst, die Basisannahmen und die notwendigen Input-Parameter derart angelegt und bestimmt, dass sie in Hinblick auf die Anforderungen der Anwender optimale Ergebnisse lieferten. Gleichzeitig wurden die Methoden so unkompliziert wie möglich gehalten um die Berechnungen optimal effizient zu gestalten.
Im Laufe der Zeit wurde dem Risikomanagement jedoch auch in anderen Gruppen von Finanzinstituten und Unternehmen außerhalb des Finanzsektors größere Bedeutung beigemessen, sodass diese Unternehmen einen größeren Bedarf an solchen adäquaten Risikobewertungsinstrumenten hatten, die ihren Bedürfnissen bzw. Anforderungen gerecht wurden. Die Zeithorizonte, welche für diese neuen Anwendergruppen relevant waren und nach wie vor sind, und zwar drei Monate bis hin zu zwei Jahren, gingen weit über jene hinaus auf denen die bestehenden Modelle und Methoden ausgerichtet waren. Dies führte zu einer verstärkten Nachfrage nach geeigneten Modifikationen und Erweiterungen für bestehende Modelle bzw. nach innovativen Methoden und Modellen, die präzise Ergebnisse für diese längeren VaR Zeithorizonte liefern könnten.
Der Fokus dieser Magisterarbeit richtet sich auf Möglichkeiten VaR für lange Zeithorizonte zu berechnen und auf den Methoden und Modellen die implementiert werden können, um präzise Risikomessungen und -kennzahlen für lange Zeiträume zu ermitteln.
In einem ersten Schritt werden die allgemeinen Elemente und Aspekte der VaR-Methodologie dargelegt und die Standard VaR-Modelle für kurze Zeithorizonte untersucht und in Hinblick auf ihre Anwendbarkeit und Ausbaufähigkeit für längere VaR Zeithorizonte analysiert. Im Rahmen dieser Evaluierung werden die Vereinfachungen, welche in den VaR-Modellen für kurze Zeithorizonte angenommen werden, hervorgehoben und in Bezug auf deren Gültigkeit bei längeren Zeithorizonten kritisch bewertet.
Nach der Vorstellung der grundlegenden VaR-Konzepte, der Standard VaR-Modelle und der kritischen Aspekte in Bezug auf „long-run“- VaR, wird im Hauptteil der Magisterarbeit ein umfassender Überblick über mögliche Methoden und Modelle zur Berechnung von VaR für lange Zeithorizonte von bis zu zwölf Monaten und darüber hinaus gegeben. Diese Methoden reichen von einfachen Erweiterungen der Standard VaR- Modelle für kurze Zeithorizonte, welche simple Multiplikatoren einsetzen um „long-run“ VaR zu berechnen, über spezifische und dennoch einfache „long-run“ VaR Modelle bis hin zu speziellen „state of the art“ Modellen die sowohl konzeptionell als auch in der Umsetzung hoch komplex sind. Im Rahmen dieser Darstellung werden verschiedene Vergleichsstudien welche sich mit der Präzision von verschiedenen Methoden beschäftigen vorgestellt, um zu eruieren, ob es Modelle oder Ansätze gibt, die bei der Berechnung von „long-run“ VaR fundamental überlegen sind.
Überraschenderweise können auch die einfachsten Methoden in gewissen Rahmenbedingungen sehr präzise Ergebnisse liefern und dadurch in Bezug auf Effizienz komplexere Modelle übertreffen. Letztlich kann man festhalten, dass kein Ansatz oder Modell als allgemein überlegen oder dominant bezeichnet werden kann, da die relative Performance verschiedener Ansätze sehr stark von der speziellen Situation und den Bedürfnissen der Institution abhängen, die ein „long-run“ VaR-Modell implementieren möchte. Man sollte jedoch gewisse kritische Bereiche, welche in der Betrachtung von langen Zeithorizonten hochrelevant sind, auf jeden Fall bei der Berechnung von „long-run“ VAR berücksichtigen.
Abstract
(Englisch)
The Value at Risk (VaR) methodology which was originally developed by banks and other financial institutions with their own riskmeasurement and management needs in mind was and remains the foundation for numerous VaR calculation methods, approaches, and models that were conceived over the past fifteen years. Naturally these approaches and models catered to the needs of the user group and as these institutions all had a risk management focus aligned towards very short time horizons of a single day up to a week, or a month at the very most, the models aimed to produce reliable results for precisely these short time horizons. Therefore the models themselves, the underlying assumptions, and the necessary input parameters were determined in a way that achieved optimal results for the needs at hand whilst keeping the approaches as simple as possible to facilitate efficient VaR calculations.
Over time, risk management functions in non-financial corporations and other financial institutions expanded and evolved leading to increased demand for riskmeasurement tools that could serve their needs. The time horizons relevant to these market participants, namely, periods of three months up to two years, exceeded by far those which the existent models and approaches were geared towards.
This led to an increasing demand for adequate modifications to existing models and innovative approaches and models that could produce accurate results for these longer VaR horizons.
This thesis is focused upon possibilities of calculating long-run VaR figures and the approaches and models that can be implemented to achieve accurate risk-measurements for long time horizons.
Initially, the general elements and aspects of the VaR methodology are presented and the standard short-run VaR models are surveyed and analyzed with regard to their applicability or even expandability towards the longer VaR horizons. During this evaluation the simplifications present in these short-run models are highlighted and critically evaluated as to their validity in long-run scenarios.
After providing for a fundamental understanding of the basic VaR concepts, standard VaR, and critical issues with regard to long-run VaR, the main part of this thesis presents an extensive survey of possible approaches and models for calculating long-run VaR for horizons up to and in excess of a twelve month horizon. These approaches range from straightforward extensions of short-run VaR models by means of applying a simple scaling factor to short-run VaR figures, over specific but fairly intuitive long-run VaR models, up to the most current state of the art long-run VaR approaches and models which are rather complex both conceptually and also in implementation.
Throughout these discussions various comparative studies evaluating the accuracy of different approaches and their results are presented in an attempt to determine an optimal or fundamentally best-suited approach or model for calculating long-run VaR.
Somewhat surprisingly, under certain conditions, even the most simple approaches can produce very accurate results and thereby outperform more complex models with regard to efficiency.
Finally, although certain critical issues which are highly relevant in a long-run setting are identified and should be taken into account when calculating long-run VaR, no approach or model can be deemed dominant or generally superior, due to the fact that the relative performance of various approaches depends greatly upon the specific situation and needs of the respective institution looking to implement such a long-run VaR model.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Value at Risk risk management time horizons long-run long-term volatility
Schlagwörter
(Deutsch)
Value at Risk Risikomanagement Zeithorizonte Long-Run Long-Term Volatilität
Autor*innen
Erich Arthur Stark
Haupttitel (Englisch)
Long-Run value at risk
Hauptuntertitel (Englisch)
approaches, models, parameters, and assumptions
Paralleltitel (Deutsch)
Long-Run Value at Risk; Methoden, Modelle, Parameter und Annahmen
Publikationsjahr
2008
Umfangsangabe
94 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Christian Keber
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.30 Investition, Finanzierung
AC Nummer
AC06992948
Utheses ID
450
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |