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2022-09-19Kumulative Dissertation DOI: 10.18452/25280
FRM Financial Risk Meter
dc.contributor.authorAlthof, Michael Gottfried
dc.date.accessioned2022-09-19T07:49:19Z
dc.date.available2022-09-19T07:49:19Z
dc.date.issued2022-09-19none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/26025
dc.description.abstractDer Risikobegriff bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit eines Schadens aufgrund einer Gefährdungsexposition, in der Finanzwelt meist finanzielle Verluste. Viele Risiken der globalen Finanzwirtschaft sind unbekannt. „Wir wissen es, wenn wir es sehen“, um Potter Stewart (1964) zu paraphrasieren. Der Financial Risk Meter (FRM) soll Aufschluss über die Entstehung systemischer Risiken geben. Durch Verwendung von Quantilregressionstechniken ist der FRM nicht nur ein Maß für finanzielle Risiken. Er bietet durch seine Netzwerktopologie einen tiefen Einblick in die Spill-over-Effekte, die sich als systemische Risikoereignisse manifestieren können. Das FRM-Framework wird in verschiedenen Märkten und Regionen entwickelt. Die FRM-Daten werden für Risiko-Prognose sowie für Portfoliooptimierung genutzt. In Kapitel 1 wird der FRM vorgestellt und auf die Aktienmärkte in den USA und Europa, sowie auch auf die Zinsmärkte und Credit-Default-Swaps angewendet. Der FRM wird dann verwendet, um wirtschaftliche Rezessionen zu prognostizieren. In Kapitel 2 wird der FRM auf den Markt der Kryptowährungen angewendet, um das erste Risikomaß für diese neue Anlageklasse zu generieren. Die errechneten FRM-Daten zu Abhängigkeiten, Spillover-Effekten und Netzwerkaufbau werden dann verwendet, um Tail-Risk-optimierte Portfolios zu erstellen. Der Portfoliooptimierungsansatz wird in Kapitel 3 weitergeführt, in dem der FRM auf die sogenannten Emerging Markets (EM)-Finanzinstitute angewendet wird, mit zwei Zielen. Einerseits gibt der FRM für EM spezifische Spillover-Abhängigkeiten bei Tail-Risk-Ereignissen innerhalb von Sektoren von Finanzinstituten an, zeigt aber auch Abhängigkeiten zwischen den Ländern. Die FRM-Daten werden dann wieder mit Portfoliomanagementansätzen kombiniert. In Kapitel 4 entwickelt den FRM for China ist, eines der ersten systemischen Risikomaße in der Region, zeigt aber auch Methoden zur Erkennung von Spill-Over-Kanälen in Nachbarländer und zwischen Sektoren.ger
dc.description.abstractThe concept of risk deals with the exposure to danger, in the world of finance the danger of financial losses. In a globalised financial economy, many risks are unknown. "We know it when we see it", to paraphrase Justice Potter Stewart (1964). The Financial Risk Meter (FRM) sheds light on the emergence of systemic risk. Using of quantile regression techniques, it is a meter for financial risk, and its network topology offers insight into the spill-over effects risking systemic risk events. In this thesis, the FRM framework in various markets and regions is developed and the FRM data is used for risk now- and forecasting, and for portfolio optimization approaches. In Chapter 1 the FRM is presented and applied to equity markets in the US and Europe, but also interest rate and credit-default swap markets. The FRM is then used to now-cast and predict economic recessions. In Chapter 2 the FRM is applied to cryptocurrencies, to generate the first risk meter in this nascent asset class. The generated FRM data concerning dependencies, spill-over effects and network set-up are then used to create tail-risk optimised portfolios. In Chapter 3 the FRM is applied to the global market Emerging Market (EM) financial institutions. The FRM for EM gives specific spill-over dependencies in tail-risk events within sectors of financial institutions, but also shows inter-country dependencies between the EM regions. The FRM data is then combined with portfolio management approaches to create tail-risk sensitive portfolios of EM Financial institutions with aim to minimize risk clusters in a portfolio context. In Chapter 4 the Financial Risk Meter for China is developed as the first systemic risk meter in the region, but also derives methods to detect spill-over channels to neighbouring countries within and between financial industry sectors.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.relation.haspart10.1108/S0731-905320200000042016
dc.relation.haspart10.1142/S0217590822480010
dc.relation.haspart10.1016/j.ribaf.2021.101594
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectQuantilregressionger
dc.subjectNetzwerktheorieger
dc.subjectPortfoliomanagementger
dc.subjectRisikomaßger
dc.subjectquantile regressioneng
dc.subjectnetwork theoryeng
dc.subjectportfolio managementeng
dc.subjectrisk measureeng
dc.subject.ddc332 Finanzwirtschaftnone
dc.subject.otherrégression quantilenone
dc.subject.othergestion de portefeuillenone
dc.subject.othermesure de risquenone
dc.subject.otherthéorie des réseauxnone
dc.titleFRM Financial Risk Meternone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/26025-4
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/25280
dc.date.accepted2022-08-25
dc.contributor.refereeHärdle, Wolfgang Karl
dc.contributor.refereeChen, Cathy Yi-Hsuan
dc.subject.rvkQK 620
local.edoc.pages176none
local.edoc.type-nameKumulative Dissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultätnone

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