Warum ist es von Vorteil, Finanzmodelle und Techniken, die in der quantitativen Analyse verwendet werden, innovativ zu gestalten?

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Warum ist es von Vorteil, Finanzmodelle und Techniken, die in der quantitativen Analyse verwendet werden, innovativ zu gestalten?
Anonim
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Es ist von Vorteil, Finanzmodelle und Techniken, die in der quantitativen Analyse verwendet werden, zu erneuern, um die Leistung zu verbessern und sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen. Die quantitative Analyse verwendet komplexe statistische und mathematische Modelle für eine Vielzahl von Zwecken, z. B. für die Beurteilung der finanziellen Leistung eines Vermögenswerts, für das Risikomanagement oder für die Bewertung von Finanzderivaten.

Banken und andere Versicherungsunternehmen verwenden bei ihrem Risikomanagement häufig quantitative Modelle. Die Ereignisse der Finanzkrise 2008 haben jedoch gezeigt, wie die Risikomanagementprozesse und -verfahren in Zeiten hoher Volatilität zusammenbrachen. Banken und Versicherungsunternehmen handelten extrem große Dollarbeträge von hypothekenbesicherten Wertpapieren (MBS), einschließlich Collateralized Debt Obligations (CDOs). Banken und Versicherungen haben das Risiko, das sie durch den Handel mit diesen stark gehebelten und komplexen Derivaten eingegangen sind, nicht erkannt. Ihre Risikomodelle waren unzureichend, um mit der anschließenden massiven Marktschmelze fertig zu werden. Dies ist ein konkretes Beispiel dafür, wie Innovationen bei der quantitativen Modellierung entscheidend sind, um die Leistung zu verbessern und das Risiko angemessen zu steuern.

Es gibt viele verschiedene Typen von Modellen, die in der quantitativen Analyse verwendet werden. Die Monte-Carlo-Analyse führt mehrere Simulationen möglicher Ergebnisse durch, wobei Zufallsvariablen verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit dieser Ergebnisse zu bestimmen. Es wurde zunächst beim Bau der ersten Atombombe eingesetzt. Eine Monte-Carlo-Analyse liefert eine endgültige Wahrscheinlichkeitsverteilung für bestimmte Ergebnisse. Zum Beispiel können die Variablen in den Simulationen der Preis von Vermögenswerten oder Derivaten sein. Eine Monte-Carlo-Analyse kann Hunderte oder Tausende von Simulationen ausführen, um eine endgültige Wahrscheinlichkeitsverteilung zu erzeugen. Diese Art der Analyse ist mit Fortschritten bei der Rechenleistung einfach. Monte-Carlo-Analyse wurde verwendet, um das Risiko von CDOs zu verwalten, und einige schieben diese Modelle dafür, dass sie das Risiko einer extremen Marktbewegung, wie sie 2008 geschah, nicht hervorheben.