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dc.contributor.advisorDrees, Holger (Prof. Dr.)
dc.contributor.authorEbel, Daniel
dc.date.accessioned2020-10-19T13:23:30Z-
dc.date.available2020-10-19T13:23:30Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/8198-
dc.description.abstractIm Bereich der Risiko- und Extremwerttheorie gilt es u.a., einer Risikoverteilung mittels eines geeigneten Risikomaßes $rho$ einen Wert zuzuordnen. Ist $X$ zum Beispiel eine Gewinn- bzw. Verlustposition eines Anlageportfoliosmit Verteilung $F_{X}$, so ist es für ein Unternehmen oft wichtig, darüber in Kenntnis zu sein, wie viel Sicherheitskapital $rho(F_{X})$ es zurücklegen muss, um beispielsweise auch im Extremfall solvent zu bleiben. Auf Grundlage dieses Werts können also wichtige Investitions- und Finanzierungsentscheidungen seitens des Risikomanagements unterstützt werden. Nun ist $F_X$ im Allgemeinen unbekannt, weshalb $rho(F_{X})$ geschätzt werden muss. In dieser Doktorarbeit liegt das Hauptaugenmerk auf Risikomaßen, welche nur vom Tail der Verteilung abhängen, d.h. von extremen Bereichen der Verteilung. Insbesondere werden die Bedingten Tail-Momente nach Methni et. al. und das Expektil nach Newey und Powell als Risikomaße zum Gegenstand der Untersuchung gemacht. Sie können im Wesentlichen als Funktional der sogenannten Tail-Quantilfunktion geschrieben werden.de
dc.description.abstractIn the area of risk and extreme value theory one of the main tasks is to assign a value to a certain given risk distribution using a risk measure $rho$. Say for instance $X$ is a profit or loss position of an investment portfolio with distribution function $F_X$. Then, a company is often interested in the amount of solvency capital $rho(F_{X})$ it has to reserve to ensure its solvency in extreme scenarios. Important investment and financing decisions in risk management can thus be based on such values. In general, the distribution function $F_X$ is unknown and therefore the quantity $rho(F_X)$ has to be estimated. In this thesis, risk measures that only depend on the tail of the distribution, i.e. of extreme values will be considered. In particular, the focus will be set on the conditional tail moments first introduced by Methni et. al. and the expectile first considered by Newey and Powell. They both can be expressed as a functional of the so called tail quantile function.en
dc.language.isodede
dc.publisherStaats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectreguläre Variationde
dc.subjectBedingte Tail Momentede
dc.subjectempirische Quantilfunktionde
dc.subjectExtremwerttheoriede
dc.subjectAsymptotische Statistikde
dc.subjectHill estimatoren
dc.subjectconditional tail expectationen
dc.subjectrisk theoryen
dc.subjectorder statisticsen
dc.subjectexpectilesen
dc.subject.ddc510 Mathematik
dc.titleAnalyse von tail-abhängigen Risikofunktionalende
dc.title.alternativeAnalysis of tail-dependent risk functionalsen
dc.typedoctoralThesis
dcterms.dateAccepted2019-05-28
dc.rights.ccNo license
dc.rights.rshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.bcl31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung
dc.subject.gndSchätzfunktion
dc.subject.gndRisiko
dc.subject.gndExtremwertstatistik
dc.type.casraiDissertation-
dc.type.dinidoctoralThesis-
dc.type.driverdoctoralThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisdoctoralThesis
tuhh.opus.id9788
tuhh.opus.datecreation2019-06-13
tuhh.type.opusDissertation-
thesis.grantor.departmentMathematik
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionUniversität Hamburg
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.gvk.ppn1675432260
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18-97885
item.advisorGNDDrees, Holger (Prof. Dr.)-
item.grantfulltextopen-
item.languageiso639-1other-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorOrcidEbel, Daniel-
item.creatorGNDEbel, Daniel-
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen
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