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Analyse von Konzentrationsrisiken und Nutzung synthetischer CDOs zur Portfoliosteuerung
RISIKO MANAGER 10 / 2007, Bank-Verlag, S. 1 und 6-9

    Aufgrund ihrer Fähigkeiten zur Strukturentdeckung und den Möglichkeiten der Datenvisualisierung beim finanzwirtschaftlichen Data Mining und Knowledge Discovery finden Clustering-Verfahren durch maschinelle Lernverfahren zunehmend Beachtung.

    Insbesondere sind hier neuronale Netzwerke wie Self-Organizing Maps (SOM) nach T. Kohonen zu nennen, die ihre Anwendungsgebiete beim Portfoliomanagement, dem Management operationeller Risiken sowie der Kunden- und Produktsegementierung haben.

    Die Eigenschaft von SOMs, Konzentrationsrisiken in Portfolios ohne restriktive a-priori Annahmen aufzuspüren, ermöglicht beispielsweise die effektive Steuerung von Kreditportfolios. Als Risiko-Cluster identifizierte Bereiche können mittels synthetischen CDOs gesteuert werden, wobei SOMs ein integriertes Management von Kreditportfolio und Finanzinstrument gewährleisten. Auch dieGefährdung des Tranche-Seniorität von CDOs durch Klumpung im zugrundeliegenden Referenzportfolio kann mittels SOMs überprüft werden.

    In diesem Artikel werden effektive Steuerungsmöglichkeiten von Klumpenrisiken mit Hilfe synthetischer CDO-Tranchen vorgestellt. Besonderes Augenmerk wird auf das natürliche Zusammenspiel und die Integration dieser beiden, oftmals getrennt betrachteten Themen gelegt.

    Die α-stabile Welt
    Von Dr. Michael Buttler und Jochen Papenbrock
    FB NEWS 05/ 2007, Verlagsgruppe Handelsblatt, S.2-5

    Sowohl in Finanz- als auch Versicherungsanwendungen spielt das Auftreten von extremen Ereignissen eine immer bedeutsamere Rolle. Beispiele sind große Schadensforderungen und starke Schwankungen von Finanzdaten durch Finanzmarktschocks. Sie haben direkte Auswirkungen auf die Anforderungen an das Risikomanagement und insbesondere auf komplexe Produkte wie beispielsweise im Rückversicherungsgeschäft.

    Aktuell vollzieht sich nun ein Paradigmenwechsel in der Risikomodellierung. Praktiker beginnen zu verstehen, dass extreme Ausschläge an Finanzmärkten möglichst realitätsgetreu abzubilden sind. Dadurch wird die Zukunftsfähigkeit herkömmlicher Ansätze im Risikomanagement grundsätzlich in Frage gestellt. Der Artikel beleuchtet eine viel versprechende Klasse von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die diesen gewachsenen Ansprüchen gerecht wird: die α-stabile Verteilungsklasse

    Wenn Kredite platzen

    Von Dr. Michael Buttler und Dr. Teo Jasic:

    Erschienen in "eBanker", Handelsblatt-Gruppe, München, Februar 2002

    Potenziale für Banken im effizienten Management von Risiken

    Von Dr. Michael Buttler

    Erschienen in "Banken in der Wertfalle: Effizienz- und Wachstumsstrategien für eine Branche in der Krise", Accenture, F.A.Z.-Institut, Frankfurt, 2002, S. 156-180

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