Inhaltsangabe: Einleitung: Aktive und quantitative Banksteuerung wird vor dem Hintergrund sinkender Margen und zunehmender Marktvolatilit ten immer wichtiger. W hrend das Instrumentarium zur Messung von Wert, Ertrag und Risiko auch mit Blick auf Softwarel sungen vielf ltig ist, sind quantitative Methoden zur Findung der richtigen Steuerungsma nahmen bisher vernachl ssigt worden. Die Mehrzahl der in der Praxis eingesetzten Techniken sind konzeptionell sehr einfach und ignorieren wichtige dynamische Elemente des Portfoliomanagements. Die Studie von Michael H nselmann (Universit t Ulm) setzt an diesem Punkt an. In einer kurzen Einf hrung werden die Aufgaben und Anforderungen skizziert, die ein Asset-Liability Management Modell idealerweise erf llen sollte. Das Problem wird mit Hilfe eines mehrstufigen stochastischen Entscheidungsmodells dargestellt, wobei die zuk nftigen Szenarien aus dem Ho/Lee-Zinsstrukturmodell generiert werden. Im Zentrum der Arbeit werden drei L sungsans tze vorgeschlagen, wobei neben der klassischen linearen Optimierung ein Aggregationsalgorithmus, der das Gr enwachstum der Szenarienb ume reduziert, und ein Genetischer Algorithmus zur Anwendung kommen. An einer konkreten Modellbank wird gezeigt wie die L sungsans tze mittels eigener C-Programme umgesetzt werden k nnen und wie sensitiv die optimale L sung auf eine Ver nderung wichtiger Steuerungsparameter reagiert. Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1 2.Asset-Liability Management3 2.1Notwendigkeit des ALM3 2.2Risikoursachen und Risikomessung5 2.2.1Unternehmensziele und -risiken5 2.2.2Risikofaktoren6 2.3ALM-Techniken7 3.Das ALM -Modell10 3.1Modellbeschreibung10 3.2Notation13 3.3Modelleigenschaften15 3.3.1Arbitragefreie Szenarien15 3.3.2Ben tigte Inputdaten17 3.3.3Gr enordnung des ALM-Programms18 4.L sungsans tze19 4.1Lineare Optimierung mit CPLEX19 4.1.1Das Zinsstrukturmodell nach Ho und Lee19 4.2Aggregationsmethoden24 4.2.1Zustands-Aggregation24 4.2.2Z
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