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2013-02-27Dissertation DOI: 10.18452/16675
Quantile methods for financial risk management
dc.contributor.authorSchaumburg, Julia
dc.date.accessioned2017-06-18T12:04:46Z
dc.date.available2017-06-18T12:04:46Z
dc.date.created2013-02-28
dc.date.issued2013-02-27
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17327
dc.description.abstractIn dieser Dissertation werden neue Methoden zur Erfassung zweier Risikoarten entwickelt. Markrisiko ist definiert als das Risiko, auf Grund von Wertrückgängen in Wertpapierportfolios Geld zu verlieren. Systemisches Risiko bezieht sich auf das Risiko des Zusammenbruchs eines Finanzsystems, das durch die Notlage eines einzelnen Finanzinstituts entsteht. Im Zuge der Finanzkrise 2007–2009 realisierten sich beide Risiken, was weltweit zu hohen Verlusten für Investoren, Unternehmen und Steuerzahler führte. Vor diesem Hintergrund besteht sowohl bei Finanzinstituten als auch bei Regulierungsbehörden Interesse an neuen Ansätzen für das Risikomanagement. Die Gemeinsamkeit der in dieser Dissertation entwickelten Methoden besteht darin, dass unterschiedliche Quantilsregressionsansätze in neuartiger Weise für das Finanzrisikomanagement verwendet werden. Zum einen wird nichtparametrische Quantilsregression mit Extremwertmethoden kombiniert, um extreme Markpreisänderungsrisiken zu prognostizieren. Das resultierende Value at Risk (VaR) Prognose- Modell für extremeWahrscheinlichkeiten wird auf internationale Aktienindizes angewandt. In vielen Fällen schneidet es besser ab als parametrische Vergleichsmodelle. Zum anderen wird ein Maß für systemisches Risiko, das realized systemic risk beta, eingeführt. Anders als bereits existierende Messgrößen erfasst es explizit sowohl Risikoabhängigkeiten zwischen Finanzinstituten als auch deren individuelle Bilanzmerkmale und Finanzsektor-Indikatoren. Um die relevanten Risikotreiber jedes einzelnen Unternehmens zu bestimmen, werden Modellselektionsverfahren für hochdimensionale Quantilsregressionen benutzt. Das realized systemic risk beta entspricht dem totalen Effekt eines Anstiegs des VaR eines Unternehmens auf den VaR des Finanzsystems. Anhand von us-amerikanischen und europäischen Daten wird gezeigt, dass die neue Messzahl sich gut zur Erfassung und Vorhersage systemischen Risikos eignet.ger
dc.description.abstractThis thesis develops new methods to assess two types of financial risk. Market risk is defined as the risk of losing money due to drops in the values of asset portfolios. Systemic risk refers to the breakdown risk for the financial system induced by the distress of individual companies. During the financial crisis 2007–2009, both types of risk materialized, resulting in huge losses for investors, companies, and tax payers all over the world. Therefore, considering new risk management alternatives is of interest for both financial institutions and regulatory authorities. A common feature of the models used throughout the thesis is that they adapt quantile regression techniques to the context of financial risk management in a novel way. Firstly, to predict extreme market risk, nonparametric quantile regression is combined with extreme value theory. The resulting extreme Value at Risk (VaR) forecast framework is applied to different international stock indices. In many situations, its performance is superior to parametric benchmark models. Secondly, a systemic risk measure, the realized systemic risk beta, is proposed. In contrast to exististing measures it is tailored to account for tail risk interconnections within the financial sector, individual firm characteristics, and financial indicators. To determine each company’s relevant risk drivers, model selection techniques for high-dimensional quantile regression are employed. The realized systemic risk beta corresponds to the total effect of each firm’s VaR on the system’s VaR. Using data on major financial institutions in the U.S. and in Europe, it is shown that the new measure is a valuable tool to both estimate and forecast systemic risk.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/
dc.subjectQuantilsregressionger
dc.subjectMarktpreisänderungsrisikoger
dc.subjectnichtparametrische Methodenger
dc.subjectsystemisches Risikoger
dc.subjectRisikonetzwerkeger
dc.subjectModellselektion mit Regularisierungger
dc.subjectquantile regressioneng
dc.subjectmarket riskeng
dc.subjectnonparametric methodseng
dc.subjectsystemic riskeng
dc.subjectrisk networkeng
dc.subjectmodel selection via regularizationeng
dc.subject.ddc330 Wirtschaft
dc.titleQuantile methods for financial risk management
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100207477
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/16675
dc.identifier.alephidBV040788059
dc.date.accepted2013-02-14
dc.contributor.refereeHautsch, Nikolaus
dc.contributor.refereeSchienle, Melanie
dc.subject.dnb17 Wirtschaft
dc.subject.rvkQP 752
local.edoc.pages119
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultät

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