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    They all fall down

    Am Beispiel der Schweizer Notenbank SNB sieht man, was passiert, wenn man sich zu lange gegen ökonomische Realitäten stemmt. Die Freigabe des Franken gegen den Euro war letztlich die einzig verbleibende Option – wohlwissend, dass eine weitere Stützung des Euro aus Sicht eines „kleinen“ Landes gegen die Marktkräfte verlorene Liebesmüh darstellt. Im Gegensatz zur SNB hat die EZB dieses Eingeständnis noch nicht abgelegt. Auch in 2015 ist davon auszugehen, dass sie ihren Auftrag als Retter der Eurozone überschwänglich wahrnimmt. Das bedeutet eben auch, dass wir davon ausgehen müssen, dass „Vola-Spikes“ wie im Januar uns das ganze Jahr über begleiten werden. Das ist umso mehr der Fall, da wir seit 2014 in einem Umfeld niedriger Liquidität an den Märkten agieren, was auch in 2015 Bestand haben wird. Die aktuellen Bewertungen an den Aktienmärkten sollten nicht darüber hinweg täuschen, dass wir uns nach wie vor in einem Ausnahmezustand befinden. „They all fall down“ – das gilt auch für jegliche politische Maßnahmen, die darauf abzielen, ökonomische Ungleichgewichte zu ignorieren.

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  • Abhängigkeit und Risikomanagement

    Modellunsicherheitsanalyse mittels Störung des Zufallsgenerators

    Im Risikomanagement ist es üblich, einen Zufallsvektor von aufeinanderfolgenden Logreturns zu modellieren, um anschließend die Wahrscheinlichkeitsverteilung deren Summe zu analysieren – zum Beispiel mit dem Ziel einer Risikomessung. Dank der sogenannten Markov-Regressions-Darstellung kann jedes Modell für einen solchen Zufallsvektor zerlegt werden in eine Folge von unabhängigen und identisch verteilten Zufallsgrößen einerseits, und eine deterministische Funktion f andererseits. Letztere Funktion f ist das eigentliche Modell in dem Sinne, dass sie sämtliches ökonomisches Kalkül enthält. Mit anderen Worten, man kann aus dem Modell einen reinen Zufallszahlengenerator destillieren. Die Regularien erfordern die Berücksichtigung des Risikos einer möglichen Modell-Fehlspezifikation bei der Risikomessung. Um dem gerecht zu werden, manipulieren existierende Ansätze die Funktion f entsprechend. Im Gegensatz dazu stellen wir einen Ansatz vor, welcher sich der Modellunsicherheit über die Robustheit von f gegenüber Störungen des Zufallszahlengenerators nähert. Dieser Ansatz wird über einen sogenannten Dirichlet-Prozess bewerkstelligt und hat den Vorteil, dass er einfach und universell, d.h. für jedes Modell, anwendbar ist.

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