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Erweiterte Analytik mit PySpark
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Erweiterte Analytik mit PySpark

by Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
236 pages
7h 11m
German
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Erweiterte Analytik mit PySpark

Kapitel 8. Finanzielles Risiko abschätzen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

Kann man ungefähr abschätzen, wie viel man bei Investitionen an den Finanzmärkten verlieren kann? Das ist die Größe, die die Finanzstatistik Value at Risk (VaR) zu messen versucht. Der VaR ist ein einfaches Maß für das Anlagerisiko, das versucht, eine vernünftige Schätzung des höchstwahrscheinlichen Wertverlusts eines Anlageportfolios über einen bestimmten Zeitraum zu liefern. Eine VaR-Statistik hängt von drei Parametern ab: einem Portfolio, einem Zeitraum und einer Wahrscheinlichkeit. Ein VaR-Wert von 1 Mio. USD mit einer Wahrscheinlichkeit von 5 % und zwei Wochen bedeutet zum Beispiel, dass das Portfolio nur eine 5 %ige Chance hat, innerhalb von zwei Wochen mehr als 1 Mio. USD zu verlieren.

Seit seiner Entwicklung kurz nach dem Börsencrash von 1987 hat der VaR in Finanzdienstleistungsunternehmen weite Verbreitung gefunden. Die Statistik spielt eine wichtige Rolle für das Management dieser Unternehmen, da sie hilft, die Risikoeigenschaften ihrer Strategien zu bestimmen.

Viele der ausgefeiltesten Ansätze zur Schätzung dieser Statistik beruhen auf rechenintensiven Simulationen der Märkte unter zufälligen Bedingungen. Bei der Monte-Carlo-Simulation, die hinter diesen Ansätzen steht, werden Tausende oder Millionen von zufälligen Marktszenarien durchgespielt und beobachtet, wie sie sich auf ein Portfolio auswirken. ...

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ISBN: 9781098190590Supplemental Content