Anwendung der Extremwerttheorie zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken – Test der Relevanz anhand vergangener Extrembelastungen von DAX und MSCI Europe - Michael Pohl (Kredit und Kapital, 2011)
Anwendung der Extremwerttheorie zur Quantifizierung von Marktpreisrisiken – Test der Relevanz anhand vergangener Extrembelastungen von DAX und MSCI Europe Ein Verfahren, das gezielt entwickelt wurde, um Risiken mit sehr geringen Eintrittswahrscheinlichkeiten zu quantifizieren, stellt die Extremwerttheorie dar. Die empirische Anwendung der Extremwerttheorie in Form der Peaks-Over-Thres-hold-(POT-)Methode auf die Kursrückgänge des DAX und des MSCI Europe vom 11.9.01, 21.1.08 und 16.10.08 im vorliegenden Beitrag zeigt, dass die Güte der Risikoeinschätzung stark von den zugrunde liegenden Ausgangsdaten abhängt. Dabei ergeben sich bereits durch unterschiedliche Schwellen in der POT-Methode divergierende Risikohöhen, wie die Untersuchung an den exemplarischen Belastungstagen deutlich macht. Dennoch kann konstatiert werden, dass die POT-Methode die Normalverteilungsannahme und GARCH-Modelle mit normalverteilten und t-verteilten Innovationen – besonders bei der Risikoschätzung nach Zeitabschnitten mit volatilen Märkten – in ihrer Güte für die untersuchten Fälle übertrifft. (JEL C14; C16; C53; G11; G15) – – Application of the Extreme Value Theory for the Quantification of Market Price Risks – Empirical Relevance Test Using Extreme Losses of DAX and MSCI Europe The Extreme Value Theory is an approach designed with the objective to quantify risks which occur with a very low probability. The empirical application of the Extreme Value Theory in terms of the Peaks Over Threshold (POT)-Method to the index declines of the DAX and the MSCI Europe on 11.9.01, 21.1.08 and 16.10.08 in this paper shows that the quality of risk assessment highly depends on the underlying data source. As the analysis shows the resulting risk level during the considered days is clearly linked to the applied threshold. Nevertheless it is shown that the POT-Method beats the assumption of normal distribution and GARCH models with normally distributed and t-distributed innovations – especially after periods of high market volatility – concerning the goodness of risk quantification for the examined events.
Keywords: C14; C16; C53; G11; G15; 330