Optimale Banksteuerungsstrategien im Asset-Liability Management

Diplomarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Universitt Ulm (Unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Aktive und quantitative Banksteuerung wird vor dem Hintergrund sinkender Margen und zunehmender Marktvolatilitten immer wichtiger. Whrend das Instrumentarium zur Messung von Wert, Ertrag und Risiko auch mit Blick auf Softwarelsungen vielfltig ist, sind quantitative Methoden zur Findung der richtigen Steuerungsmanahmen bisher vernachlssigt worden. Die Mehrzahl der in der Praxis eingesetzten Techniken sind konzeptionell sehr einfach und ignorieren wichtige dynamische Elemente des Portfoliomanagements.
Die Studie von Michael Hnselmann (Universitt Ulm) setzt an diesem Punkt an. In einer kurzen Einfhrung werden die Aufgaben und Anforderungen skizziert, die ein Asset-Liability Management Modell idealerweise erfllen sollte. Das Problem wird mit Hilfe eines mehrstufigen stochastischen Entscheidungsmodells dargestellt, wobei die zuknftigen Szenarien aus dem Ho/Lee-Zinsstrukturmodell generiert werden.
Im Zentrum der Arbeit werden drei Lsungsanstze vorgeschlagen, wobei neben der klassischen linearen Optimierung ein Aggregationsalgorithmus, der das Grenwachstum der Szenarienbume reduziert, und ein Genetischer Algorithmus zur Anwendung kommen.
An einer konkreten Modellbank wird gezeigt wie die Lsungsanstze mittels eigener C-Programme umgesetzt werden knnen und wie sensitiv die optimale Lsung auf eine Vernderung wichtiger Steuerungsparameter reagiert.


Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Einleitung1
2.Asset-Liability Management3
2.1Notwendigkeit des ALM3
2.2Risikoursachen und Risikomessung5
2.2.1Unternehmensziele und -risiken5
2.2.2Risikofaktoren6
2.3ALM-Techniken7
3.Das ALM -Modell10
3.1Modellbeschreibung10
3.2Notation13
3.3Modelleigenschaften15
3.3.1Arbitragefreie Szenarien15
3.3.2Bentigte Inputdaten17
3.3.3Grenordnung des ALM-Programms18
4.Lsungsanstze19
4.1Lineare Optimi