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- Herausgeber: GRIN Verlag
- Sprache: Deutsch
Forschungsarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt (Institut für Finanzmanagement Abteilung für Betriebliche Finanzierung, Geld- und Kreditwesen ), Veranstaltung: Advanced Financial Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Für jegliche Art der Entscheidungsfindung in der heutigen Geschäftswelt charakteristisch ist das Abwägen von Chancen und Risiken, die aus getroffenen Entscheidungen resultieren. Chancen oder Risiken kann man selten mit nur einem Parameter beschreiben – es sind vielmehr Bandbreiten in denen diese rangieren. Innerhalb dieser Bandbreiten können einzelne Werte mit höherer Wahrscheinlichkeit auftreten als andere Werte. Mittels der Monte Carlo Simulation und gesteigerter Rechenleistung ist es heutzutage kein Problem mehr, Szenarien der Realwelt in einem vereinfachten Modell darzustellen. Diese Simulationen finden Anwendung in vielen wissenschaftlichen Disziplinen wie bspw. in der Physik, Chemie, Medizin, Informatik, Mathematik und Statistik – vor al- lem aber in den Bereichen, wo die Durchführung einer Studie ökonomisch nicht lohnenswert ist, oder ein Experiment einfach zu gefährlich wäre. Auch in der Finanzwirtschaft spielt die Monte Carlo Simulation eine bedeutende Rolle. Ob für die Prämienberechnung bei Versicherungen oder für die Preisfestsetzung von Wertpapieren – die Einsatzmöglichkeiten der Monte Carlo Methoden sind vielseitig. Dank steigender Leistungsfähigkeit von Computern haben MC-Methoden wieder Einzug in viele Industrien gefunden.
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Veröffentlichungsjahr: 2012
Ähnliche
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Abteilung für Betriebliche Finanzierung, Geld- und Kreditwesen
ADVANCED FINANCIAL MANAGEMENT
„Monte Carlo Methoden in der Finanzwirtschaft“
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Ehrenwörtliche Erklärung
Ich erkläre ehrenwörtlich, dass ich die vorliegende wissenschaftliche Arbeit selbständig angefertigt und die mit ihr unmittelbar verbundenen Tätigkeiten selbst erbracht habe. Ich erkläre weiters, dass ich keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel benutzt habe. Alle aus gedruckten, ungedruckten oder dem Internet im Wortlauf oder im wesentlichen Inhalt übernommenen Formulierungen und Konzepte sind gemäß den Regeln für wissenschaftliche Arbeiten zitiert und durch Fußnoten bzw. durch andere genaue Quellenangaben gekennzeichnet.
Die während des Arbeitsvorganges gewährte Unterstützung einschließlich signifikanter Betreuungshinweise ist vollständig angegeben.
Die wissenschaftliche Arbeit ist noch keiner anderen Prüfungsbehörde vorgelegt worden. Diese Arbeit wurde in gedruckter und elektronischer Form abgegeben. Ich bestätige, dass der Inhalt der digitalen Version vollständig mit dem der gedruckten Version übereinstimmt. Ich bin mir bewusst, dass eine falsche Erklärung rechtliche Folgen haben wird.
(Unterschrift) (Ort, Datum)
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Inhaltsverzeichnisse V
Abkürzungsverzeichnis
AG Aktiengesellschaft B/S Black/Scholes bzw. beziehungsweise bspw. Beispielsweise CFD Contract for Difference (Differenzkontrakt) DDI Deutscher Derivate Verband DP Dynamic Programming Exp. Exponent FH Fachhochschule GE Geldeinheiten KGV Kurs-Gewinn-Verhältnis KCV Kurs-Cashflow-Verhältnis KOVAR Kovarianz MC Monte Carlo MCM Monte Carlo Methode MBA Master of Business Administration Mgmt. Management Max. Maximum Min. Minimum MS Microsoft NPV Netto Present Value OTC Over the Counter QMC Quasi Monte Carlo Standardnorminv Standardnormalverteilung s.g. so genannte VaR Value at Risk vs. versus WS Wintersemester XETRA Electronic Trading - Handelssystem der Deutschen Börse AG z. B. zum Beispiel
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MC-Methoden in der Finanzwirtschaft 1
1 Einleitung
Für jegliche Art der Entscheidungsfindung in der heutigen Geschäftswelt charakteristisch ist das Abwägen von Chancen und Risiken, die aus getroffenen Entscheidungen resultieren. Chancen oder Risiken kann man selten mit nur einem Parameter beschreiben - es sind vielmehr Bandbreiten in denen diese rangieren. Innerhalb dieser Bandbreiten können einzelne Werte mit höherer Wahrscheinlichkeit auftreten als andere Werte.1Mittels der Monte Carlo Simulation und gesteigerter Rechenleistung ist es heutzutage kein Problem mehr, Szenarien der Realwelt in einem vereinfachten Modell darzustellen. Diese Simulationen finden Anwendung in vielen wissenschaftlichen Disziplinen wie bspw. in der Physik, Chemie, Medizin, Informatik, Mathematik und Statistik - vor allem aber in den Bereichen, wo die Durchführung einer Studie ökonomisch nicht lohnenswert ist, oder ein Experiment einfach zu gefährlich wäre. Auch in der Finanzwirtschaft spielt die Monte Carlo Simulation eine bedeutende Rolle. Ob für die Prämienberechnung bei Versicherungen oder für die Preisfestsetzung von Wertpapieren - die Einsatzmöglichkeiten der Monte Carlo Methoden sind vielseitig. Dank steigender Leistungsfähigkeit von Computern haben MC-Methoden wieder Einzug in viele Industrien gefunden.
1.1 Gang der Arbeit
Nach den einleitenden Worten und der Begriffserklärung soll nun der Gang der Arbeit aufgezeigt, und in den nachfolgenden Unterpunkten die Aktualität des Themas aufgegriffen und dargestellt werden. Nach der Begriffserklärung soll ein Überblick über die vielfältigen Einsatzgebiete der Monte-Carlo Methodik - vor allem aber in der Finanzwirtschaft - sowie deren Ziele gegeben werden. Der Hauptteil der Arbeit soll sich aber mit der Preisfindung von Wertpapieren, im Speziellen mit der Preisfindung von Optionen befassen. In einem praktischen Beispiel soll das Black/Schools Modell mit der MC-Simulation in Bezug auf deren Ergebnisse und der Verfahren verglichen werden. Des weiteren wird in einer Simulation ein allgemeiner Wiener Prozess am Beispiel einer dividendenlosen Aktie dargestellt und erläutert.
1Vgl. Frey/ Nießen[MCSimulation 2004] S.14
