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RISIKO MANAGER 01.2017

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RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

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26 RISIKO MANAGER 01|2017 Fazit Die Notwendigkeit, das asymptotische Verhalten von Informationskriterien eingehender zu untersuchen, ist durch den Wunsch begründet, hochdimensionale Daten analysieren zu können. Durch technischen Fortschritt gestaltet es sich zwar nicht mehr als ein Problem, eine Vielzahl von langen Zeitreihen miteinander zu vergleichen. Die gewöhnlich verwendeten Informationskriterien wie das AIC oder BIC zur Modellwahl haben sich jedoch für diese Aufgabe als unzuverlässig erwiesen. Dies motivierte die oben vorgestellten Klassen von konsistenten Kriterien. Diese Klassen sind in der Theorie asymptotisch äquivalent, es können sich allerdings in den empirischen Anwendungen Unterschiede ergeben. Der Anwender muss dessen gewahr sein. Dennoch fallen die Unterschiede für Datensätze mit N und T sehr groß weniger stark auf. Neben diesem Problem ist es notwendig anzumerken, dass die hier vorgestellten Methoden zum Schätzen der Modellparameter lediglich für statische Faktormodelle Anwendung finden. Für dynamische Faktormodelle mit durch ein Zeitreihenmodell beschriebenen Faktoren müssen weitere Methoden berücksichtigt werden [vgl. Stock, J./Watson, M. 2010]. Ferner kann die Schätzung und Modellwahl für Faktormodelle auch mit Bayesianischen Methoden erfolgen [vgl. Ghosh, J./Dunson, D. 2009]. Zum Schluss können die gewonnenen Faktoren zur Verbesserung der Vorhersage von in der gleichen Welt wie die Beobachtungen lebenden Zeitreihen verwendet werden. Z. B. erzielten Stock und Watson mit Faktormodellen bessere Vorhersagen für den Federal Reserve Board’s Index of Industrial Production als mit herkömmlichen Verfahren [vgl. Stock, J./Watson, M. 2002]. Wir bedanken uns bei Prof. Dr. Scherer und Dr. Schlick für hilfreiche Hinweise und Anmerkungen. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise: Bai, J./Ng S. (2002): Determining the Number of Factors in Approximate Factor Models, in: Econometrica 70, S. 191-221. Bartholomew, D./Knott, M./Moustaki, I. (2011): Latent Variable Models and Factor Analysis. Dritte Ausgabe. NY: Wiley. Ghosh, J./Dunson, D. (2009): Default Prior Distributions and Efficient Posterior Computation in Bayesian Factor Analysis, in: J Comput Graph Stat. 18(2), S. 306–320. Stock, J./Watson, M. (2002): Forecasting Using Principal Components From a Large Number of Predictors, in: Journal of the American Statistical Association 97, S. 1167-1179. Stock, J./Watson, M. (2010): Dynamic Factor Models. In: Clements M./Hendry, D., Edit. The Oxford Handbook of Economic Forecasting, 2011. Autoren: Peter Kramlinger, Doktorand, Georg-August-Universität Göttingen. PD Dr. Aleksey Min, wissenschaftlicher Mitarbeiter, Technische Universität München. Januar/Februar 2017: Vier Intensivseminare rund um bankenaufsichtliche Anforderungen Risikotragfähigkeit im Kontext deutscher und europäischer Aufsicht 25. Januar 2017 Stresstesting – weniger Stress mit dem Stresstest 8. Februar 2017 Geschäftsmodell analyse – Chancen und Herausfor derungen 26. Januar 2017 Weitere Informationen und Anmeldung: Stefan Lödorf, 0221/5490-133| events@bank-verlag.de Sanierungsplanung als Bestandteil des Krisenmanagements 9. Februar 2017 Einzeln oder im Paket buchbar www.die-bank-trainings.de

Marktrisiko 27 Nachlese: Risikomanagement-Workshop auf Schloss Reisensburg Quantitatives Risikomanagement: Wenn a+b nicht c ist Risikomanagement ist keine simple Formel. Risikomanagement ist mehr als Mathematik. Weshalb bilden quantitative Methoden trotzdem eine tragende Säule im modernen Risikomanagement? An welchen Stellen werden quantitative Methoden erfolgreich eingesetzt? Und welche Facetten gibt es im modernen Risikomanagement? Um sich über diese Fragen auszutauschen trafen sich am 27. und 28. September 2016 Studierende der Technischen Universität München, Universität Augsburg und Universität Siegen im Rahmen des Workshops „Quantitative Risk Management“ mit Praxispartnern und Wissenschaftlern auf Schloss Reisensburg bei Günzburg. Den fachlichen Auftakt bildete der Vortrag „Portfolio Construction: Do you get what you pay for?“ von Prof. Luis Seco (Universität Toronto, Sigma Analysis & Management) zum Thema Vergütungsstrukturen von Portfoliomanagern und deren Auswirkungen auf Anlagestrategien. In einem einfachen Investmentuniversum mit Schnee-Swaps (basierend auf Schneehöhen in kanadischen Städten und Skiresorts) startete ein interaktives Rollenspiel. Luis Seco übernahm die Rolle eines Investors, und die Studierenden schlüpften in die Rolle von Portfoliomanagern. Der Investor vergab Aufträge und gab jeweils eine Vergütungsstruktur mit unterschiedlichen Management Fees, Performance Fees und (Verlust-)Schranken vor. Die Portfoliomanager waren frei in der Wahl der Anlagestrategie und lernten so, dass durch die Vorgabe der Vergütungsstruktur unterschiedliche Anreize und daraus risikoarme oder risikoreiche Portfolios resultieren. Am Nachmittag referierte Matthias Peter (Partner bei KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft) unterstützt durch zwei Kollegen über die in der Praxis relevanten Themen im Bereich Risikomanagement bei Banken. Unter dem Titel „The fundamental review of the trading book – challenges stemming from the new regulatory framework for market risk measurement” gaben sie einen Überblick, vor welchen regulatorischen Herausforderungen Banken stehen. Startend mit der Klassifizierung von Marktrisiko und der Einführung von Risikomaßen ging es über zu regulatorischen Fragestellungen. Das „fundamental review of the trading book“ wurde in seine wesentlichen Bestandteile zerlegt und es wurde auf die Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung eingegangen. Der zweite Tag begann mit dem Vortrag „The modernism of postmodernism – life in and with the crisis“ von Dr. Gerhard Stahl (CRO Talanx Gruppe). Er berichtete über den steinigen Prozess der Einführung eines internen Modells in einem Versicherungskonzern. Vor seiner aktuellen Tätigkeit war er in leitender Position bei der Bafin tätig und prüfte interne Modelle von Finanzdienstleistern. So konnte er beide Perspektiven authentisch und anschaulich darlegen. Mit vielen Anekdoten aufgelockert vermittelte er, mit welchen Schwierigkeiten Versicherungen bei der Umsetzung der regulatorischen Anforderungen zu kämpfen haben. Am Beispiel der Talanx Group wurde der aufwendige Prozess der Entwicklung und Genehmigung eines internen Modells dargestellt. Eingeleitet wurde der Vortrag aber durch Rainer Maria Rilkes Spaziergang: „So faßt uns das, was wir nicht fassen konnten, voller Erscheinung, aus der Ferne an“ garniert mit philosophischen Reflexionen über den Risikobegriff. Zum Abschluss wurden Energiederivate beleuchtet. Prof. Rüdiger Kiesel (Universität Duisburg-Essen) beschäftigte sich in seinem Vortrag „Electricity Trading Markets“ mit dem Intraday Handel von Elektrizität und dem Einfluss erneuerbarer Energie auf Strompreise. Schnell lernten die Studierenden, dass Strom alles andere als ein gewöhnlicher Rohstoff ist – er ist z. B. nicht speicherbar. Dieses unscheinbare Detail hat große Auswirkungen auf Futures- Märkte, und schnell wird der in der Universität gelernte Rahmen über Rohstoff-Futures verlassen. Anhand der „Order of Merit“ werden verschiedene Kraftwerkstypen (z. B. Solar, Wind, Kohle, Gas usw.) auf Basis ihrer Grenzkosten zur Stromerzeugung geordnet. Nebenbei gab es einen kleinen Blick auf politische Risiken: So verschob das Erneuerbare-Energien-Gesetz die „Order of Merit“ und hatte großen Einfluss auf die Rentabilität anderer Stromquellen, beispielsweise von Gaskraftwerken. Abschließend stellte Rüdiger Kiesel eine Studie zu den technischen und wirtschaftlichen Faktoren, die Strompreise treiben, vor. Initiiert wurde der Workshop vom KPMG Center of Excellence in Risk Management der Technischen Universität München (Prof. Dr. Rudi Zagst, Prof. Dr. Matthias Scherer und Bettina Haas). Autoren: Mirco Mahlstedt und Christian Pötz. Die Teilnehmer des Workshops "Quantitative Risk Management" vor dem Eingangsportal in das Wissenschaftszentrum Schloss Reisensburg.

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