hi,
kannst du vllt. mal den kompletten rechenweg für aufgabe rm 3 vom 14.7 angeben?
RM2 a) & b) Immunisierung - Zinsänderungen in Relation/Auswirkung auf PF ... Aktiva Positionen (up down) in gleicher Relation zu Passiva (up down) weiters Erklärungen zu Hedging (nicht vollständige Immunisierung) & Arbitrage ..
c) dBt/di = 0 [bei t=Duration] --> dB0/di * (1+i)^t + B0*t*(1+i)^(t+1) -- auflösen nach t = Duration --> "-(1+i)/B0 * dBt/di
RM3 a) & b) zu beachten Put Option mit 2 Perioden ... risikoneutrale Wahrscheinlichkeiten berechnen qu=0,4 & qd=0,6 & Fair Value = 7,40
Ausübung bereits in Periode 1 positiv bei down
c) steigender Zins = sinkt Fair Value & umgekehrt ... logisch - Risikofreie Anlagemöglichkeit wird rentabler daher Option sinkt
RM 4.) handelbare Wertpapiere aus Cash Flows (Forderungen oder Eigentumsrechten) - MBS & CDS usw... werden eingesetzt um nach Risikogesichtspunkten Bilanzen aufzugliedern und diese an Investoren weiterzugeben ... Bilanzbefreiung jedoch anfällig Vergleich zur Finanzkrise 2008 wenn nicht "True Sale" erfolgt sondern nur synthetische Verbriefung wie "CDS"
RM 5.) VaR Wahrscheinlichkeit wird nie komplettes Unternehmerische Risiko bestimmen können ... lediglich ein Mindestmaß an Eintrittswahrscheinlichkeit (Konfidenzniveau) zur Bestimmung des Risikos & VaR eines GesamtPF > alles Summe einzelner VaR
hi,
kannst du vllt. mal den kompletten rechenweg für aufgabe rm 3 vom 14.7 angeben?
rm 1d. also wenn x mit abm beschrieben wird, dann erwartet man das x in jedem punkt normalverteilt ist... gbm hingegen wäre lognormalverteilt. bei abm konstante wachstumsrate, returns können negativ sein, daher wird es verwendet um returns zu beschreiben..
rm1a random walk = simplest way to model random process, stellt die zufällige entwicklung einer binomialen variable dar. diskret.. hingegen besteht ein continous random process immer aus 2 komponenten drift term und diffusion term... usw..kann aber leider nicht genau beantworten ob random walk inappropriate (ist halt einfach eine theorie...)
Zu den vorigen Posts: Ja E(X²) = Varianz nicht Kovarianz; Die Formel von Cov (X,Y) = Corr(X,Y)*Wurzel (Sigmax*Sigma y) ... also so stehts zumindest im Internet.... Dann wäre Cov = 0,707; und es kann auch bewiesen werden, dass Corr = Cov (siehe früherer Post)... also müsste so stimmen?!
zu RM1.a habe ich noch gefunden zu dem inappropriate: Bei einem Random Walk ist die Volatilität konstant. Für Kursreihen ist hingegen typisch, dass die Volatilität phasenweise sehr hoch und dann wieder sehr niedrig ist.Das heißt es zeigt nicht das Verhalten der Realität. Trotzdem ist der diskrete Random Walk eine wichtige "Entdeckung" da daraus die Brown'sche Bewegung abgeleitet werden kann. Würde dann vl aber noch schrieben dass es ja ein Modell ist und Modelle immer auf Annahmen basieren um die komplexe Realität zu verleichtern. Die zufällige Irrfahrt (random walk) wird in vielen Anwendungen zur Modellierung genutzt, z.B. zur Kursentwicklung einer Aktie oder zur Bewegung eines Teilchens. Aber auch von einem rein mathematischen Gesichtspunkt kommt der zufälligen Irrfahrt eine fundamentale Bedeutung zu (! Wahrscheinlichkeitstheorie 2).
Hat noch wer eine Idee zu folgenden Bsp:
WS(2010/11-1st): Investors in a AAA-rated MBS tranches have been said to be "short in a deep-out-of-the-money put option". Explain the statement.
WS(2008/09-1st):Explain the impact of risk-sensitive capital requirements on the pricing of loans if you suppose that banks objectives is to achieve some target risk-adjusted returns.
Was habt ihr für eine Lösung für WS(2008/09-1st) Bsp. RM4. b:
Ich komme auf -10,32%... aber woher weiß ich ob das under- oder overstated ist?
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