Forschung


Simulationsbasierte Schätzmethoden für Modelle zur Beschreibung von Energiepreisen

Zur Beschreibung von Energiepreisen sind mittlerweile zahlreiche
stochastische Modelle entwickelt worden. Aufgrund der Komplexität
dieser Modelle sind klassische Schätzmethoden aus der Statistik oft
nicht mehr einsetzbar. In diesem Projekt werden simulationsbasierte und
computerintensive statistische Verfahren für Modelle zur Berechnung von
Energie-Spot- und Forward-Preisen sowie entsprechender Derivate
entwickelt.
(Gernot Müller, Armin Seibert, Daniel Lingohr)


Graphik-Software zur Zeitreihenanalyse hochfrequenter Finanzdaten

Bei der Analyse von hochfrequenten Finanzdaten wird die Feinstruktur von
oftmals mehreren hunderttausend oder gar Millionen Daten (meist Preisen)
untersucht. Die graphische Analyse dieser Feinstruktur, sowie
abgeleiteter Größen wie zum Beispiel der Volatilität, ist auf
handelsüblichen Bildschirmen aufgrund der Datenmenge sehr mühsam. In
diesem Projekt wird eine Software entwickelt, die eine
benutzerorientierte und komfortable graphische Analyse der Feinstruktur
von großen Datenmengen mit zeitlicher Abhängigkeit erlaubt.
(Klaus Bernt, Gernot Müller)

Modellierung deutscher Pfandbriefe

Deutsche Pfandbriefe repräsentieren eines der wichtigsten Produkte des deutschen Finanzmarktes, da sie sowohl als ein zentrales Funding-Instrument für Emittenten dienen, als auch – nach deutschen Staatsanleihen – die zweitgrößte Assetklasse in Versicherungsportfolien darstellen. Nichtsdestotrotz sind sie bisher kaum Gegenstand akademischer Untersuchungen gewesen. Der Forschungsschwerpunkt in Kooperation mit der Allianz Deutschland AG und der Hochschule München ist der Analyse der Preisfindung sowie des Risikoprofils deutscher Pfandbriefe mittels eines detaillierten stochastischen Modells gewidmet. Im Vordergrund stehen hierbei die Konstruktion sowie die Kalibrierung (= Optimierung) eines passenden stochastischen Finanzmarktmodells sowohl unter dem realen als auch dem risikoneutralen Wahrscheinlichkeitsmaß.
(Ralf Werner)

Effiziente numerische Methoden in der Versicherungsmathematik

Der Fokus dieser Forschungen liegt zur Zeit auf der Theorie sowie der praktischen Anwendung von Least-Squares-Monte-Carlo Algorithmen im Bereich der deutschen Lebensversicherungen.
(Ralf Werner, Jan Natolski)

Counterparty credit risk / counterparty valuation adjustment (CVA)

Seit der Finanzkrise sind das Kontrahenten Risiko sowie der sogenannte CVA stärker in den Fokus von Banken und Aufsichtsbehörden gerückt. Ein offenes Problem stellt hierbei nach wie vor die effiziente numerische Berücksichtigung des „wrong-way risks“ dar. Im Mittelpunkt des Forschungsinteresses in Zusammenarbeit mit Beratungsunternehmen aus dem Finanzsektor stehen hier insbesondere modellfreie enge Schranken an den CVA bzw. das Kontrahenten Ausfallrisiko und ihr Zusammenhang zu Transportproblemen. Diese wiederum stehen in einem engen Zusammenhang zur Bewertung exotischer Look-Back-Optionen.
(Ralf Werner)

Robuste Mehrziel-Portfoliooptimierung

Robuste Portfoliooptimierung zählt neben der klassischen Markowitz-Optimierung seit gut einem Jahrzehnt zu den Standardwerkzeugen im Asset Management. Da allerdings im realen Einsatz oft mehr als eine Zielfunktion zu minimieren ist, führt dies zur sogenannten Mehrzieloptimierung. In Zusammenarbeit mit der University of Southampton wird hierzu ein Modellierungsansatz zur robusten Mehrzieloptimierung entwickelt. Weiterhin wird aktiv an einem numerischen Zugang zu diesen robusten Mehrzielproblemen gearbeitet.
(Ralf Werner)