Modellierung und Prognose der Zinsstruktur auf der Basis dynamischer Modelle der Nelson/Siegel-Klasse

Modellierung und Prognose der Zinsstruktur auf der Basis dynamischer Modelle der Nelson/Siegel-Klasse von Weber,  Miriam
Ein historisch niedriges Zinsniveau auf der einen Seite, Renditeeinbrüche und steigende Volatilitäten bei Aktien auf der anderen Seite – eine Marktsituation, die institutionelle Investoren vor neue Herausforderungen stellt. In besonderer Weise sind Lebensversicherungsunternehmen von der aufgezeigten Problematik betroffen, da diese trotz einer immer geringeren Nettoverzinsung der Aktiva die zugesagten Garantieleistungen bestehender Verträge erwirtschaften müssen. Um in diesem Marktumfeld fundierte Investitionsentscheidungen für Portfolios aus festverzinslichen Wertpapieren zu treffen, muss die künftige Zinsentwicklung möglichst exakt eingeschätzt werden. Bekannte Zinsstrukturmodelle der Nelson/Siegel-Klasse, die auch von Zentralbanken eingesetzt werden, können jedoch nicht ohne Erweiterung in der zeitlichen Längsschnittanalyse verwendet werden. In der aktuellen Forschung wird basierend auf der Faktormodellstruktur die Dynamik der Zinsstruktur abgebildet. Mittels einer Modifikation der ursprünglichen Modellgleichung lassen sich darüber hinaus arbitragefreie Varianten der Zinsmodelle der Nelson/Siegel-Klasse ableiten, sodass diese in den modelltheoretischen Rahmen eines vollständigen Finanzmarktmodells eingebettet werden können. Vor diesem Hintergrund werden ausgewählte Zinsmodelle bezüglich ihrer Anpassungsfähigkeit an die vergangene Zinsentwicklung sowie bezüglich ihrer Prognosegüte der künftigen Zinsstrukturkurve analysiert. Des Weiteren wird die Frage untersucht, inwiefern die Modelle im Management von Bondportfolios eingesetzt werden können, um das Risiko der künftigen Wertentwicklung auf Basis von Simulationsrechnungen zu quantifizieren. Zur Quantifizierung des Risikos der Bondportfolios werden bekannte Risikomaße, wie z. B. Value at Risk und Worst Case Average Return, verwendet.
Aktualisiert: 2019-10-03
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