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The controlling of interest rate risk in banks

The controlling of interest rate risk in banks
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Tatiana Pouzikova
  • Abgabedatum: Juli 2000
  • Umfang: 54 Seiten
  • Dateigröße: 1,9 MB
  • Note: 2,0
  • Institution / Hochschule: Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder) Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-2545-6
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-2545-6 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-2545-6 CD
  • Sprache: Englisch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Pouzikova, Tatiana Juli 2000: The controlling of interest rate risk in banks, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Value-at-Risk, Monte Carlo Simulation, Emerging Markets, Interest rate risk

Diplomarbeit von Tatiana Pouzikova

Einleitung:

Die vorliegende Arbeit widmet sich dem Controlling des Zinsänderungsrisikos in Banken mit Hilfe des VaR-Konzeptes. Zinsänderungen wirken sich in Form des Margen-Risikos, des Reinvestment-Risikos und des Marktwertrisikos aus. Als Instrument zur Risikomessung und -steuerung in Banken wird seit Beginn der 90er Jahre der Value-at-Risk (VaR) propagiert. Der beeindruckende Vorteil des VaR-Konzeptes liegt darin, daß es einen monetären Maßstab bereitstellt, mit dem verschiedenartige Risiken zusammengeführt und vergleichbar gemacht werden.

Die gängigen VaR-Modelle werden in dieser Arbeit kurz präsentiert und ihre Annahmen erläutert. Weiterhin werden die Annahmen auf ihre Gültigkeit bei der Modellierung von Zinsänderungsrisiken geprüft. Man möchte nicht nur wissen, ob diese Annahmen erfüllt sind, man möchte auch die Aussagefähigkeit von VaR auf etablierten Märkten und Emerging Markets vergleichen.

Um die Performance der VaR-Methoden zu beurteilen, wird in dieser Arbeit ein Backtesting von drei Methoden - Historische Simulation, Monte Carlo Simulation und Methode der Extremwerttheorie - für zwei repräsentative Portfolios durchgeführt. Das erste Portfolio bestand aus einer DM-Bundesanleihe mit 5-jähriger Laufzeit, das zweite war ein Indexportfolio auf der Basis von JP Morgans Emerging Market Bond Index Plus für Rußland.

Dabei zeigen sich deutliche Performance-Unterschiede: Während das Zinsänderungsrisiko der deutschen Anleihe relativ gut durch den VaR abgebildet wurde, erwiesen sich alle drei Methoden als unbrauchbar für den russischen Markt. Um die Ursachen für die Performance-Unterschiede auf beiden Märkten aufzuzeigen, werden die Verteilungseigenschaften beider Zeitreihen analysiert.

Table of Contents:

1. Introduction 4
2. Identification of risk 5
2.1 Definition of interest rate risk 5
2.2 Components of a bank's interest rate exposure 6
2.3 Determinants of the term structure of interest rates 12
3. Application of VaR for measurement of interest rate risk 12
3.1 VaR-definition 13
3.2 Methods of VaR- calculation 15
3.3 Consequences of underlying assumptions for risk estimation 17
3.3.1 Assumption of normal distribution 17
3.3.2 „Future like past“ assumption 18
4. Specific problems of the interest rate risk estimation with VaR 20
4.1 Convexity 20
4.2 Reduced time to maturity and riding-the-yield-curve-effect 22
4.3 Compound effects of interest rate, exchange rate and credit risks 23
4.4 Further problems 23
5. Empirical study on VaR for developed and emerging markets 24
5.1 Explorative analysis of distribution characteristics 25
5.2 Analysis of VaR-performance 33
5.2.1 Historical simulation 34
5.2.2 Monte Carlo simulation 35
5.2.3 Extreme value theory 37
5.3 Comparison of results 39
6. Conclusion 43
Appendix 44
List of Abbreviations 45
List of Tables and Exhibits 46
List of References 48

Arbeit zitieren:
Pouzikova, Tatiana Juli 2000: The controlling of interest rate risk in banks, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Value-at-Risk, Monte Carlo Simulation, Emerging Markets, Interest rate risk

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