Inhaltsangabe:Einleitung: Aktive und quantitative Banksteuerung wird vor dem Hintergrund sinkender Margen und zunehmender Marktvolatilitäten immer wichtiger. Während das Instrumentarium z… Mehr…
Inhaltsangabe:Einleitung: Aktive und quantitative Banksteuerung wird vor dem Hintergrund sinkender Margen und zunehmender Marktvolatilitäten immer wichtiger. Während das Instrumentarium zur Messung von Wert, Ertrag und Risiko auch mit Blick auf Softwarelösungen vielfältig ist, sind quantitative Methoden zur Findung der richtigen Steuerungsmassnahmen bisher vernachlässigt worden. Die Mehrzahl der in der Praxis eingesetzten Techniken sind konzeptionell sehr einfach und ignorieren wichtige dynamische Elemente des Portfoliomanagements. Die Studie von Michael Hänselmann (Universität Ulm) setzt an diesem Punkt an. In einer kurzen Einführung werden die Aufgaben und Anforderungen skizziert, die ein Asset-Liability Management Modell idealerweise erfüllen sollte. Das Problem wird mit Hilfe eines mehrstufigen stochastischen Entscheidungsmodells dargestellt, wobei die zukünftigen Szenarien aus dem Ho/Lee-Zinsstrukturmodell generiert werden. Im Zentrum der Arbeit werden drei Lösungsansätze vorgeschlagen, wobei neben der klassischen linearen Optimierung ein Aggregationsalgorithmus, der das Grössenwachstum der Szenarienbäume reduziert, und ein Genetischer Algorithmus zur Anwendung kommen. An einer konkreten Modellbank wird gezeigt wie die Lösungsansätze mittels eigener C-Programme umgesetzt werden können und wie sensitiv die optimale Lösung auf eine Veränderung wichtiger Steuerungsparameter reagiert. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1 2.Asset-Liability Management3 2.1Notwendigkeit des ALM3 2.2Risikoursachen und Risikomessung5 2.2.1Unternehmensziele und -risiken5 2.2.2Risikofaktoren6 2.3ALM-Techniken7 3.Das ALM -Modell10 3.1Modellbeschreibung10 3.2Notation13 3.3Modelleigenschaften15 3.3.1Arbitragefreie Szenarien15 3.3.2Benötigte Inputdaten17 3.3.3Grössenordnung des ALM-Programms18 4.Lösungsansätze19 4.1Lineare Optimierung mit CPLEX19 4.1.1Das Zinsstrukturmodell nach Ho und Lee19 4.2Aggregationsmethoden24 4.2.1Zustands-Aggregation24 4.2.2Zeit-Aggregation27 4.2.3Das aggregierte ALM-Modell28 4.2.4Disaggregationsalgorithmus32 4.3Genetische Algorithmen33 4.3.1Genetischer Code33 4.3.2Genetische Operatoren34 4.3.3Das Schemata-Konzept41 4.3.4Bewertung Genetischer Algorithmen43 4.3.5Genetische Algorithmen und das ALM-Modell44 5.Anwendungsbeispiel45 5.1Modellvoraussetzungen45 5.1.1Bestimmung der Zinsstruktur46 5.1.2Bestimmungsgrössen der Bilanzstruktur48 5.1.3Eigenschaften der Bilanzposten im [...] eBooks > Sachbücher > Computer & Internet > Informatik; eBooks > Fachbücher > Informatik; eBooks > Sachbücher > Natur & Technik , Diplomica Verlag, PDF, Diplomica Verlag<
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Inhaltsangabe:Einleitung: Aktive und quantitative Banksteuerung wird vor dem Hintergrund sinkender Margen und zunehmender Marktvolatilitäten immer wichtiger. Während das Instrumentarium zur Messung von Wert, Ertrag und Risiko auch mit Blick auf Softwarelösungen vielfältig ist, sind quantitative Methoden zur Findung der richtigen Steuerungsmassnahmen bisher vernachlässigt worden. Die Mehrzahl der in der Praxis eingesetzten Techniken sind konzeptionell sehr einfach und ignorieren wichtige dynamische Elemente des Portfoliomanagements. Die Studie von Michael Hänselmann (Universität Ulm) setzt an diesem Punkt an. In einer kurzen Einführung werden die Aufgaben und Anforderungen skizziert, die ein Asset-Liability Management Modell idealerweise erfüllen sollte. Das Problem wird mit Hilfe eines mehrstufigen stochastischen Entscheidungsmodells dargestellt, wobei die zukünftigen Szenarien aus dem Ho/Lee-Zinsstrukturmodell generiert werden. Im Zentrum der Arbeit werden drei Lösungsansätze vorgeschlagen, wobei neben der klassischen linearen Optimierung ein Aggregationsalgorithmus, der das Grössenwachstum der Szenarienbäume reduziert, und ein Genetischer Algorithmus zur Anwendung kommen. An einer konkreten Modellbank wird gezeigt wie die Lösungsansätze mittels eigener C-Programme umgesetzt werden können und wie sensitiv die optimale Lösung auf eine Veränderung wichtiger Steuerungsparameter reagiert. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1 2.Asset-Liability Management3 2.1Notwendigkeit des ALM3 2.2Risikoursachen und Risikomessung5 2.2.1Unternehmensziele und -risiken5 2.2.2Risikofaktoren6 2.3ALM-Techniken7 3.Das ALM -Modell10 3.1Modellbeschreibung10 3.2Notation13 3.3Modelleigenschaften15 3.3.1Arbitragefreie Szenarien15 3.3.2Benötigte Inputdaten17 3.3.3Grössenordnung des ALM-Programms18 4.Lösungsansätze19 4.1Lineare Optimierung mit CPLEX19 4.1.1Das Zinsstrukturmodell nach Ho und Lee19 4.2Aggregationsmethoden24 4.2.1Zustands-Aggregation24 4.2.2Zeit-Aggregation27 4.2.3Das aggregierte ALM-Modell28 4.2.4Disaggregationsalgorithmus32 4.3Genetische Algorithmen33 4.3.1Genetischer Code33 4.3.2Genetische Operatoren34 4.3.3Das Schemata-Konzept41 4.3.4Bewertung Genetischer Algorithmen43 4.3.5Genetische Algorithmen und das ALM-Modell44 5.Anwendungsbeispiel45 5.1Modellvoraussetzungen45 5.1.1Bestimmung der Zinsstruktur46 5.1.2Bestimmungsgrössen der Bilanzstruktur48 5.1.3Eigenschaften der Bilanzposten im [...] eBooks > Sachbücher > Computer & Internet > Informatik; eBooks > Fachbücher > Informatik; eBooks > Sachbücher > Natur & Technik , Diplomica Verlag, Diplomica Verlag<
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Buch in der Datenbank seit 2007-05-14T10:24:15+02:00 (Berlin) Detailseite zuletzt geändert am 2024-03-08T10:51:51+01:00 (Berlin) ISBN/EAN: 3832416714
ISBN - alternative Schreibweisen: 3-8324-1671-4, 978-3-8324-1671-3 Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe: Autor des Buches: hänselmann, hanselmann Titel des Buches: asset liability management, megahex
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