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01 | 2016 NEWS

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Banking - Stabil und zukunftssicher

u Unternehmenssteuerung

u Unternehmenssteuerung Qualitätsnachweis Um die mit einem GARCH-Modell errechneten Zinsvolatilitäten im Risikomanagement verwenden zu können, muss die Qualität der Daten nachgewiesen werden. Ein solcher Qualitätsnachweis kann am besten erfolgen, indem für einen Zeitraum Zinsvolatilitäten eines Marktdatenanbieters mit berechneten GARCH-Volatilitäten verglichen werden. Abbildung 2 zeigt einen solchen Vergleich für am Markt erhältliche implizite, aus Swaption-Preisen errechnete Zinsvolatilitäten und für mit dem beschriebenen GARCH-Modell berechnete Zinsvolatilitäten. Der Vergleich bezieht sich auf einen Zeitraum von vier Jahren. Es handelt sich um Volatilitäten des Fünf-Jahres-Zinssatzes bei einer Optionsrestlaufzeit von sechs Monaten. Man erkennt gut das etwas geglättete Verhalten des GARCH-Modells bei insgesamt sehr guter Näherung. Ähnliche Ergebnisse erhält man auch für andere Laufzeitkombinationen. Grundsätzlich neigt das verwendete GARCH-Modell zu einer Glättung der kurzfristigen Ausschläge. Langfristige Trends werden gut abgebildet. Mit Verfeinerungen im Berechnungsverfahren könnte diese Glättung voraussichtlich reduziert werden, aber es ist erstaunlich, wie gut sich Volatilitätszeitreihen bereits mit dem recht einfachen GARCH(1,1) modellieren lassen. Ein zweiter Test hat nachgewiesen, dass das beschriebene Modell auch eine sehr gute Näherung der Risikoergebnisse erzielt. Bei diesem Test wurden die Ergebnisse einer historischen Simulation für das Optionsbuch und auch für andere volatilitätssensitive Positionen im Zinsbuch bei Verwendung von GARCH-Volatilitäten mit den Resultaten bei Verwendung am Markt beobachteter impliziter Volatilitäten und mit Rechenergebnissen ohne Verwendung von Volatilitäten verglichen. Gut lassen sich solche Risikoergebnisse bei Kapitalmarktfloatern vergleichen, die eine vereinfachte Bewertung ohne Zinsvolatilitäten erlauben, wenn ohne Convexity Adjustment gerechnet wird. Für ein Testportfolio bestehend aus verschiedenen am Markt gehandelten Kapitalmarktfloatern ergaben sich bei der Betrachtung eines Acht-Jahres-Zeitraums von 2006 bis Ende 2014 folgende Werte: Value-at- Risk Implizite Zinsvolatilität GARCH- Zinsvolatilität 5,24 5,26 4,03 Ohne Convexity Adjustment Zwei-Jahres-Zinssatz Log-Rendite Zwei-Jahres-Zinssatz Zinssatz in Prozent Log- Rendite 10 8 0.1 6 0.0 4 2 0 1990 1995 2000 2005 2010 2015 -0.2 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Abbildung 1: Zinshistorie und die zugehörigen Log-Renditen 32 I NEWS 01/2016

Unternehmenssteuerung t Implizite Volatilität Historische Volatilität – GARCH Abbildung 2: Vergleich impliziter Volatilitäten mit berechneten GARCH-Volatilitäten Die Berechnung ohne Convexity Adjustment verwendet keine Zinsvolatilität. Sie unterschätzt das Risiko im Vergleich zu einer Berechnung mit am Markt beobachteten impliziten Zinsvolatilitäten. Die Verwendung der über das GARCH-Modell erzeugten Volatilitäten ergibt für den gleichen Zeitraum ein sehr ähnliches Risiko. Aus diesen Vergleichsrechnungen lässt sich ableiten, dass die GARCH-Zinsvolatilitäten die am Markt beobachteten impliziten Volatilitäten so gut nachbilden, dass eine Verlängerung der Volatilitätshistorie mit dem hier beschriebenen Verfahren für das Risikomanagement zulässig ist und deutlich bessere Ergebnisse erzielt als eine Risikoberechnung ohne Zinsvolatilitäten. Im vorliegenden Artikel wird ein praxiserprobtes Verfahren skizziert, mit dem die Historie der Zinsvolatilitäten sinnvoll verlängert werden kann. Außerdem wird beschrieben, wie die Qualität der berechneten Zinsvolatilitäten überprüft und durch Vergleichsrechnungen nachgewiesen werden kann. Das beschriebene Verfahren hat sich bereits in erfolgreichen Kundenprojekten bewährt. Die Institute sind mit den verlängerten Historien in der Lage, über einen Zeitraum von 15, 20 und mehr Jahren die Risiken des Zinsbuchs über eine historische Simulation unter Berücksichtigung der impliziten Korrelationen zwischen Zinsen und Zinsvolatilitäten zu berechnen. Die langen Marktdatenhistorien werden auch verwendet, um realitätsnahe explizite Stressszenarien zu ermitteln. Kunden mit wesentlichen volatilitätssensitiven Positionen im Zinsbuch konnten auf diese Weise ihr Management der Zinsänderungsrisiken substanziell verbessern. Autoren Fazit Rainer Alfes Principal Business Consultant, Produktmanagement > +49 (0) 89 / 94 3011 - 1526 > rainer.alfes@msg-gillardon.de Christine von Bank Business Consultant, Business Consulting > +49 (0) 7252 / 9350 - 214 > christine.von.bank@msg-gillardon.de NEWS 01/2016 I 33

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