Risikomanagement ist in Krisenzeiten wichtiger denn je. Hinzu kommt, dass Unternehmen im Rahmen eines Risikomanagements verpflichtet sind, Risiken zu identifizieren, quantifizieren und aggregieren. Der IDW PS 340 hat hierzu die Rahmenbedingungen gesetzt. In diesem Buch wird anhand einer Case Study "Schritt für Schritt" mit Hilfe von Excel gezeigt, wie Risiken analysiert und quantifiziert werden können. Das Buch beginnt mit der grafischen Darstellung von Risiken und der Berechnung von Risikoparametern wie den Value at Risk. Danach werden unterschiedliche Risiken mit der Monte-Carlo-Simulation zu einem Gesamtrisiko aggregiert. Es wird auch das Absichern von Risiken erklärt und wie nicht absicherbare Risiken in einen Business Plan eingebaut werden. Das Thema der Bewertung von Extremrisiken wird ebenso aufgegriffen wie die Modellierung von Volatilitäten. utb+: Begleitend zum Buch erhalten Leser:innen auf einer redaktionell betreuten Website Excel-Spreadsheets zur Übung und Anwendung. Erhältlich über utb.de.

Prof. Dr. Dr. Dietmar Ernst ist leitender Professor der European School of Finance an der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt (HfWU) in Nürtingen.Prof. Dr. Dr. Joachim Häcker ist seit 2004 Professor für Corporate Finance an der Hochschule für angewandte Wissenschaften München und der University of Louisville.

VorwortStimmen zum BuchGenereller Aufbau des Case StudyDetaillierter Aufbau der Case StudyPhilosophie des BuchsBackground-Informationen zur Case Study "RISIKOMANAGEMENT IM UNTERNEHMENCourse 1: RisikoanalyseCourse Unit 1: Grafische Darstellung von RisikenAssignment 1: RenditeberechnungAssignment 2: Erstellung eines HistogrammsAssignment 3: Erstellung einer Dichtefunktion und einer VerteilungsfunktionAssignment 4: Berechnung der Schiefe (Skewness)Assignment 5: Berechnung der Wölbung (Kurtosis)Course Unit 2: Varianz und StandardabweichungAssignment 6: Berechnung der VarianzAssignment 7: Berechnung der annualisierten und unterperiodigen VarianzAssignment 8: Berechnung der StandardabweichungAssignment 9: Berechnung der annualisierten und unterperiodigen StandardabweichungAssignment 10: Berechnung der Semivarianz und der SemistandardabweichungCourse Unit 3: Modelle zur Berechnung der VolatilitätAssignment 11: Berechnung der gleitenden VolatilitätAssignment 12: Berechnung der gleitenden Volatilität mit linear fallenden Gewichten und mit exponentiell fallenden GewichtenAssignment 13: Berechnung der Volatilität mit dem EWMA-ModellAssignment 14: Berechnung der Volatilität mit dem ARCH-ModellAssignment 15: Berechnung der Volatilität mit dem GARCH-ModellAssignment 16: Prognose von Wert- und Preisentwicklungen mit Hilfe stochastischer ProzesseCourse 2: Quantitative Instrumente im RisikokmanagementCourse Unit 1: Unterschiedliche Arten des Value at Risk und der Lower Partial Moments sowie ExtremwerttheorieAssignment 1: Berechnung des Value at Risk bei einer diskreten WahrscheinlichkeitsverteilungAssignment 2: Berechnung des Relativen Value at Risk (Deviation Value at Risk) bei einer diskreten WahrscheinlichkeitsverteilungAssignment 3: Berechnung des Conditional Value at Risk bzw. Expected Shortfall bei einer diskreten WahrscheinlichkeitsverteilungAssignment 4: Berechnung des Value at Risk bei einer stetigen WahrscheinlichkeitsverteilungAssignment 5: Berechnung des Conditional Value at Risk bzw. Expected Shortfall bei einer stetigen WahrscheinlichkeitsverteilungAssignment 6: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-Wahrscheinlichkeit Assignment 7: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-ErwartungswertAssignment 8: Berechnung von Lower Partial Moments: Shortfall-VarianzAssignment 9: Value at Risk für nicht-lineare Preisfunktionen: AnleihenAssignment 10: ExtremwerttheorieAssignment 11: Risikomaße im VergleichCourse Unit 2: Bestimmung von PortfoliorisikenAssignment 12: Varianz-Kovarianz-Methode: Varianz-Kovarianz-Matrix und PortfoliorisikoAssignment 13: Varianz-Kovarianz-Methode: Berechnung des Value at Risk und Conditional Value at RiskAssignment 14: Historische SimulationAssignment 15: Monte-Carlo-Simulation: Normalverteilte RisikoparameterAssignment 16: Monte-Carlo-Simulation: Kalibrierte RisikoparameterAssignment 17: Monte-Carlo-Simulation basierend auf Copula-FunktionenCourse Unit 3: Hedging von absicherbaren Risiken und Modellierung nicht-abgesicherter RisikenAssignment 18: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Geldmarktfutures und Forward Rate Agreements (FRA)Assignment 19: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von ZinsswapsAssignment 20: Hedging von Zinsänderungsrisiken mit Hilfe von Optionen (Caplet)Assignment 21: Simulationsbasierte Unternehmensplanung: Festlegung der Risikoparameter für die Monte-Carlo-Simulation eines Business PlansAssignment 22: Generierung von Verteilungsfunktionen durch ExpertenbefragungenAssignment 23: Simulationsbasierte Planung: Übernahme der Risikoparameter für die Monte-Carlo-Simulation in den Business PlanAssignment 24: Simulationsbasierte Planung: Risikoaggregation mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation und RisikoanalyseStichwortverzeichnisAbbildungsverzeichnis