• Abhängigkeit und Risikomanagement

    Anwendung von geostatistischen Modellierungsansätzen auf Finanzdaten

    Es wird untersucht, wie die gemeinsame Modellierung von Finanzdaten von Ansätzen aus der Geostatistik profitieren kann. Kernidee ist die gemeinsame Modellierung der Daten als Gauß’sches Zufallsfeld, welches vollständig durch seinen Erwartungswert und seine Kovarianzfunktion charakterisiert wird. Letztere wird als Funktion des Abstands zwischen den Datenpunkten, d.h. Firmen, aufgefasst. Der vorgestellte Ansatz erlaubt es, in einfacher Weise neue Datenpunkte (d.h. Firmen) in bestehende Analysen miteinzubeziehen, was beim Schätzen von großen Kovarianzmatrizen und bei der Interpolation fehlender Daten von Vorteil ist. In der Anwendung auf Finanzdaten ist es typischerweise nötig, höherdimensionale Koordinatensysteme zu betrachten als in der klassischen Geostatistik. Wir diskutieren ausführlich die dafür nötigen Anpassungen und besprechen als Anwendungsbeispiele das Schätzen großer Kovarianzmatrizen und die Interpolation fehlender Daten in einem Datensatz von CDS-Spreads aus dem iTraxx-Universum.

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  • Kreditderivate

    Pricing-Hedging-Dualität für Kreditausfallversicherungen und negative Basis Arbitrage

    In einem arbitragefreien Kreditrisikomodell für Einzelnamen wird aufgezeigt, wie man die risikofreie Zinsrate bis zum Auftreten eines Kreditereignisses durch ein statisches Portfolio aus Anleihe und unendlich vielen Kreditausfallversicherungen (CDS) replizieren kann. Aus Sicht der klassischen Arbitrage-Preis-Theorie kann dieses statische Portfolio als Lösung eines Hedging-Problems angesehen werden, dessen duales Problem darin besteht, die Anleihe konsistent zu den CDS zu bewerten. Diese Dualität bleibt erhalten, wenn man die risikofreie Zinsrate parallel verschiebt. In der Praxis gibt es eine eindeutige Parallelverschiebung, welche mit den beobachteten Marktpreisen konsistent ist. Das resultierende risikofreie Portfolio im Falle einer positiven Parallelverschiebung hat dann einen höheren Ertrag als die risikofreie Zinsrate und wird als negative Basis Arbitrage bezeichnet. Die zugehörige Parallelverschiebung liefert dabei eine wissenschaftlich fundierte Definition für die negative Basis. Aus ökonomischer Sicht ist diese eine Risikoprämie, welche dafür bezahlt wird, dass man die nicht modellierten Residualrisiken eines Anleiheinvestments eingeht, nachdem Zinsrisiko und Ausfallrisiko komplett eliminiert sind. Diese sind vor allem legale Risiken und Liquiditätsrisiken.  

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  • News

    Buch-Neuerscheinung: Credit Default Swaps

    Das Buch vermittelt erst ein grundlegendes Verständnis für Entwicklung, Funktionsweise und regulatorisches Umfeld von Credit Default Swaps (CDS). Anschließend werden die Modellierung und Bewertung von CDS, konkrete Spezialfälle und der Einsatz im Portfoliomanagement erläutert.

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  • Newsletter

    Shake Hands

    Liebe Leserinnen und Leser, im Januar 2009 ist der erste Newsletter (damals noch Credit Newsletter, ab 2012 dann X-Asset Newsletter) erschienen. In den letzten zehn Jahren habe ich mehr oder weniger erfolgreich versucht, die wichtigsten Einflüsse und Entwicklungen an den Finanzmärkten zu prognostizieren. Manches war zutreffend, vieles habe ich völlig anders eingeschätzt. Soviel bleibt allerdings zu sagen: Auch nach vielen Jahren (um nicht mit dem eigenen Alter zu kokettieren, vermeide ich den Ausdruck „zwei Jahrzehnte“) im Markt bleibt die einzige Konstante die regelmäßige Wiederkehr der Inflationierung von Vermögenswerten und die darauf folgende Anpassung der Märkte in ein neues Gleichgewicht (auch bekannt unter dem Pseudonym „Krise“). Eines ist aber auch offensichtlich: Die aktuelle Gemengelage vor allem auf politischer Ebene war lange Jahre nicht so brisant wie heute und es darf einem durchaus Angst und Bange werden, wenn man die jüngsten geopolitischen Entwicklungen aus ökonomischer Perspektive betrachtet. Vor dem Hintergrund der massiven Regulierungsmaßnahmen seit der Finanzkrise 2007/2008 und der Europäischen Schuldenkrise (2010-2012) sind viele Marktmechanismen außer Kraft gesetzt, die historisch schon den Status von „ökonomischen Naturgesetzen“ hatten. Und das soll nun keine Ausrede sein, aber genau das hat es die letzten Jahre nicht leicht gemacht, Entwicklungen korrekt zu antizipieren.
    Ich möchte mich an dieser Stelle bei allen Lesern bedanken und habe selbst durch Kommentare und Diskussionen viel dazugelernt und teilweise auch meine Sicht revidiert. Aber irgendwann ist es Zeit, sich händeschüttelnd zu verabschieden und da erschien mir dieses Jubiläum ein passender Anlass zu sein. Vielen Dank an alle! Ein letztes Mal werde ich also an dieser Stelle ein paar Überlegungen anstellen u. a. zur Entwicklung in der EU und dem starken Anstieg der globalen Kreditrisiken im letzten Jahrzehnt. Natürlich darf zum Jahresende ein Ausblick auf 2019 nicht fehlen und so viel sei vorweggenommen: Ich werde auch im letzten Newsletter nicht zum Optimisten! Viel Spaß beim Lesen.
    Aber wie es dem Charakter des Neugierigen entspricht, kann ich nicht aufhören, Dinge versuchen zu verstehen. Und da ich nun mal besser verstehe, wenn ich es aufschreibe, wird es ab Januar 2019 einen dann regelmäßig erscheinenden, allerdings kürzer und prägnanter verfassten Nachfolger geben – möglicherweise auch in einem anderen digitalen Format, um auch die nächste Generation anzusprechen, für die Lesen eine recht altmodische Art der Wissensmehrung darstellt. Ich würde mich freuen, wenn auch dieser auf Wohlgefallen stößt und freue mich auf ein neues Format! Bleibt noch allen Lesern frohe Weihnachten und einen guten Rutsch ins neue Jahr zu wünschen, „auf Wiederseh‘n, Good bye!“

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  • Abhängigkeit und Risikomanagement

    Über die Simulation realistischer Korrelationsmatrizen für Return-Zeitreihen von Finanzdaten

    Empirisch beobachtete Korrelationsmatrizen für Return-Zeitreihen von Finanzdaten weisen fast immer die sogenannte Perron-Frobenius-Eigenschaft auf: Sie besitzen einen dominanten größten Eigenwert mit zugehörigem Eigenvektor, dessen Komponenten alle positiv sind. Wir präsentieren einen Simulationsalgorithmus für (alle) solche Korrelationsmatrizen, bei welchem die Verteilung der Eigenwerte separat beliebig eingestellt werden kann. Die Konstruktionsmethode unseres Algorithmus erlaubt zudem, den Anteil der Perron-Frobenius-Korrelationsmatrizen an der Menge aller Korrelationsmatrizen in gegebener Dimension explizit auszurechnen.

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