Maße des Ausfallrisikos
Value-at-Risk
Lange Zeit spielte der Value-at-Risk (VaR) als Risikomaß in der Praxis des Risikomanagements überhaupt keine Rolle und war lediglich von akademischen Interesse. Dann wurde das Verfahren von JP Morgan und Reuters unter dem Namen Risk Metrics (Trademark) massiv gepusht und trat in der Folge seinen Siegeszug an. Mittlerweile wird der VaR von fast allen größeren Banken verwendet.
Machen wir uns das Value-at-Risk-Konzept am Beispiel eines Vermögens-Managers klar: Der Manager möchte gerne Bayer Aktien kaufen und bekommt von seinem Chef die Vorgabe, dass ein VaR von 30.000 Euro nicht überschritten werden darf. Was bedeutet das für sein Anlageverhalten? Zunächst einmal ist die alleinige Eingabe des VaR noch nicht sehr aussagekräftig. Damit man mit diesem Risikomaß etwas anfangen kann, wird noch das Zeit- und das Konfidenzintervall benötigt, auf das sich der VaR bezieht.


Bei der Verteilungsfunktion befinden sich auf der Ordinate, damit ist die senkrechte Achse gemeint, die Quantile. Sie geben die Wahrscheinlichkeit an, mit der die jeweilige Rendite unterschritten wird. Da wir ein Konfidenzniveau von 95% betrachten, muss nun die Tagesrendite bestimmt werden, die mit einer Wahrscheinlichkeit α=5% unterschritten wird. Hier im Beispiel ist es gerade - 3%.
Dem Vermögens-Manager, den man Neudeutsch wahrscheinlich eher "Asset-Manager" nennen würde, wurde als Zielwert ein maximaler Verlust von 30.000 Euro vorgegeben, den er am Tag mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% nicht überschreiten darf. Das bedeutet, dass er maximal eine Million Euro in Bayer Aktien investieren darf:

Unter Umständen hätte unser Manager mehr als eine Million Euro investieren können, ohne den VaR auf einem Konfidenzniveau von 1-α=95% zu reißen. Schließlich hätte er - statt nur in eine Aktie zu investieren - auch in mehrere Aktien investieren können. Wir hatten ja bereits weiter oben gesehen, dass durch Diversifikation die Streubreite der Rendite reduziert werden kann. Denn Ausreißer einer Aktien werden - wenn es gut läuft - von der normalen Entwicklung der anderen Aktie gedämpft.
Man nimmt an, dass die einfachen Renditen beider Aktien normalverteilt sind. Um den VaR der beiden Teilinvestments auf einem Konfidenzniveau von (100%-2,28%=97,72%) zu bestimmen, müssen wir als erstes unsere Zufallsvariable standardisieren:
Das entspricht einem VaR von:
Für Aktie B ergibt sich ein VaR in Höhe von:
Es ergibt sich das erwartete Ergebnis: Der VaR des Portfolios ist kleiner als die Summe der einzelnen VaRs. Zu dem gleichen Ergebnis hätten wir auch mithilfe eines anderen Rechenweges kommen können. Denn man kann den VaR eines Portfolios auch direkt aus den VaRs der in dem Portfolio enthaltenen Aktien bestimmen. Dazu verwendet man die folgende Formel:

Es ergibt sich für den einfachen Fall mit nur zwei Aktien das gleiche Ergebnis, das wir weiter oben zu Fuß ausgerechnet haben. Der Rechen-Vorteil der letzten Formel kommt dann zum Tragen, sobald die Anzahl der im Portfolio enthaltenen Aktien steigt! Von der Struktur ähnelt die Formel der weiter oben kennengelernten Formel für die Varianz eines Aktienportfolios. Nur wird hier nicht mit der Kovarianzmatrix sonder mit der Korrelationsmatrix gearbeitet, an die links und rechts noch die VaRs "rangeklatscht" werden.
Sobald man logarithmische Renditen verwendet, muss man den VaR folgendermaßen bestimmen:

Will man den VaR bezogen auf einen längeren Zeitraum betrachten, so gilt die folgende Formel:
RoRaC
Maße des Ausfallrisikos | Lower Partial Moments ![]()















