Szenariobasiertes Asset Liability Modelling
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Sprache:Deutsch
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inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
05.11.2007
Verlag
GRINSeitenzahl
23 (Printausgabe)
Dateigröße
483 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783638850285
Studienarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,7, Ludwig-Maximilians-Universität München, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Management von Assets und Liabilities ist von zentraler Bedeutung für das Risikomangement von Banken, Versicherungen, Pensionsfonds und anderen Finanzintermediären. Pensionsfonds beispielsweise haben dadurch, dass sie sich verpflichtet haben einen gewissen Prozentsatz des Gehalts als Pension auszuzahlen, hohe zukünftige Verbindlichkeiten. Die Höhe der Verbindlichkeit ist allerdings unsicher, da sie unter anderem von der Lebensdauer des Empfängers ab-hängt. Aufgabe des Pensionsfonds ist es, diese unsichere Verbindlichkeit durch Investitionen zu decken. Asset Liability Management bezeichnet die hier notwendige gleichzeitige Betrachtung von Assets und Verbindlichkeiten in der strategischen Investmentplanung. Dabei werden die Allokation von Assets und das Ein-gehen von Verbindlichkeiten so aufeinander abgestimmt, dass ein hoher Überschuss erzielt wird und gleichzeitig Verbindlichkeiten möglichst immer erfüllt werden können. Thema dieser Arbeit ist die szenariobasierte Modellierung von Assets und Liabilities. Um diesen Ansatz einzuordnen, wird in Abschnitt 2 eine Kategorisierung der verschiedenen Ansätze des Asset Liability Managements vorgenommen. In Ab-schnitt 3 wird der szenariobasierte ALM Ansatz als fortschrittlichster Ansatz ana-lysiert. Dabei wird die Modellstruktur, die Methode zur Szenariogenerierung und die stochastische Programmierung als Lösung des Ansatzes vorgestellt. Abschliessend wird der szenariobasierte Ansatz kritisch bewertet und mit anderen Modellen verglichen. Ziel der Arbeit ist es also, den szenariobasierten ALM Ansatz einzuordnen, zu erläutern und zu bewerten.
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