Herausforderungen des finanziellen Risikomanagements: Eine empirische Untersuchung des Value at Risk-Ansatzes in Stresssituationen

Die Quantifizierung und Begrenzung extremer Wertverluste sind von zentraler Bedeutung für das finanzielle Risikomanagement. Besonders während volatiler Marktphasen tendieren traditionelle Risikomaße dazu, Risiken fehlerhaft einzuschätzen. Die Arbeit untersucht die Risikomaße Value at Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES) hinsichtlich ihrer Fähigkeit, Verlustpotenziale während Stresssituationen präzise abzubilden. Dazu wird die Prognosefähigkeit dieser Maße unter verschiedenen Verteilungsannahmen und Gewichtungsmethoden analysiert. Unter anderem erfolgt eine systematische Überprüfung mittels Backtesting für den Untersuchungszeitraum. Die Analyse zeigt, dass Modelle mit einer t-Verteilung und einer exponentiellen Gewichtung historischer Daten eine höhere Vorhersagegenauigkeit aufweisen. Modelle mit Normalverteilungsannahme sind in Krisenzeiten besonders anfällig für Fehlprognosen. Alle untersuchten Modelle passen sich verzögert an veränderte Marktsituationen an, was zu einer anfänglichen Unterschätzung und späteren Überschätzung der Risiken führt. Die Anpassungslatenz variiert dabei je nach gewählter Gewichtung der historischen Daten. Implikationen für das Risikomanagement beinhalten eine regelmäßige Modellüberprüfung und die Implementierung umfassender Stresstests, um systematische Risikounterbewertungen zu vermeiden. Die Ergebnisse verdeutlichen die Notwendigkeit dynamischer Risikomodelle, die sich an volatile Marktbedingungen anpassen, um die finanzielle Stabilität der Kreditinstitute langfristig zu sichern.Die Quantifizierung und Begrenzung extremer Wertverluste sind von zentraler Bedeutung für das finanzielle Risikomanagement. Besonders während volatiler Marktphasen tendieren traditionelle Risikomaße dazu, Risiken fehlerhaft einzuschätzen. Die Arbeit untersucht die Risikomaße Value at Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES) hinsichtlich ihrer Fähigkeit, Verlustpotenziale während Stresssituationen präzise abzubilden. Dazu wird die Prognosefähigkeit dieser Maße unter verschiedenen Verteilungsannahmen und Gewichtungsmethoden analysiert. Unter anderem erfolgt eine systematische Überprüfung mittels Backtesting für den Untersuchungszeitraum. Die Analyse zeigt, dass Modelle mit einer t-Verteilung und einer exponentiellen Gewichtung historischer Daten eine höhere Vorhersagegenauigkeit aufweisen. Modelle mit Normalverteilungsannahme sind in Krisenzeiten besonders anfällig für Fehlprognosen. Alle untersuchten Modelle passen sich verzögert an veränderte Marktsituationen an, was zu einer anfänglichen Unterschätzung und späteren Überschätzung der Risiken führt. Die Anpassungslatenz variiert dabei je nach gewählter Gewichtung der historischen Daten. Implikationen für das Risikomanagement beinhalten eine regelmäßige Modellüberprüfung und die Implementierung umfassender Stresstests, um systematische Risikounterbewertungen zu vermeiden. Die Ergebnisse verdeutlichen die Notwendigkeit dynamischer Risikomodelle, die sich an volatile Marktbedingungen anpassen, um die finanzielle Stabilität der Kreditinstitute langfristig zu sichern.