The controlling of interest rate risk in banks
- 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
In den Warenkorb
48,00 €
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 |
In den Warenkorb
48,00 €
Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783832425456
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



