Stell dir vor, du könntest das Risiko an der Börse besser einschätzen. Forschende haben herausgefunden, wie das geht.
Hast du schon mal von Value-at-Risk gehört? Das ist ein Begriff aus der Finanzwelt. Er beschreibt, wie viel Geld du an einem Tag verlieren könntest, wenn du an der Börse investierst. Stell dir vor, du hast 100 Euro und möchtest wissen, wie viel du an einem schlechten Tag verlieren könntest. Das ist wichtig, um sicherzustellen, dass du nicht zu viel riskierst.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Forschende haben drei verschiedene Methoden getestet, um das Risiko an der Börse besser zu berechnen. Eine Methode, die Historical Simulation genannt wird, und zwei andere, die GARCH-N und GARCH-FHS heißen. Sie haben herausgefunden, dass die Historical Simulation und GARCH-N oft falsche Ergebnisse liefern. Die GARCH-FHS-Methode hingegen hat sich als zuverlässiger erwiesen. Sie passt besser zu den tatsächlichen Risiken und gibt genauere Vorhersagen.
Wie haben sie das gemacht?
Um das herauszufinden, haben die Forschenden viele Daten von der Börse analysiert. Sie haben täglich berechnet, wie viel Geld verloren gehen könnte, und das mit den tatsächlichen Verlusten verglichen. Dabei haben sie festgestellt, dass die GARCH-FHS-Methode am besten funktioniert. Sie berücksichtigt auch ungewöhnliche Ereignisse, die selten, aber sehr riskant sind. Das ist wie ein Wetterbericht, der nicht nur das normale Wetter, sondern auch extreme Wetterlagen wie Stürme oder Schneestürme berücksichtigt.
Warum ist das wichtig?
Das ist wichtig, weil es Banken und Investoren hilft, besser zu planen. Wenn sie wissen, wie viel Risiko sie eingehen, können sie sicherstellen, dass sie nicht zu viel Geld verlieren. Das macht die Börse sicherer und stabiler. Es ist wie ein Sicherheitsgurt im Auto. Du fährst sicherer, wenn du ihn anlegst, weil du weißt, dass du im Notfall geschützt bist.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschende, die diese Studie durchgeführt hat, heißt Xin Tian. Die Ergebnisse wurden 2025 veröffentlicht. Die Quelle ist die Kategorie q-fin.RM.