Risikoquantifizierung: Charakteristische Funktion und numerische Methoden als Alternative zur Monte-Carlo-Simulation: Fallbeispiele zu kombinierten Verteilungen

Ralf Knobloch

No 1/2025, Forschung am ivwKöln from Technische Hochschule Köln – University of Applied Sciences, Institute for Insurance Studies

Abstract: Für Unternehmen werden die Anforderungen an die Genauigkeit bei der Bewertung von Risiken aufgrund interner und externer Faktoren zunehmend höher. Dies erfordert komplexere Modelle und Berechnungsmethoden, sowohl auf der Ebene von Einzelrisken als auch auf der Ebene von Risikoportfolios. Häufig führen Unternehmen daher Monte-Carlo-Simulationen zur Ermittlung von Risiko-Kennzahlen durch. In der vorliegenden Arbeit wird eine numerische Alternative, basierend auf dem stochastischen Begriff der charakteristischen Funktion, vorgestellt und in drei komplexeren Fallbeispielen angewendet. Es zeigt sich, dass bei den hier gewählten Fallbeispielen die Abweichungen zwischen den Ergebnissen der beiden Methoden nicht signifikant sind.

Keywords: Risikoquantifizierung; charakteristische Funktion; numerisches Ableiten; numerische Integration; kombinierte Verteilungen; operationelle Risiken; Risk quantification; characteristic function; numerical differentiation; numerical integration; combined distributions; operational risks (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: G G2 G29 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
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DOI: 10.57684/COS-1303

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