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Thema: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

  1. #1
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    Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    hallo hat jemand schon lösungen für die klausur vom juli?

  2. #2
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Hallo, hast du die Klausur schon gerechnet? Habe Probleme mit RM.1 müsste glaub ich aber ganz einfach sein?! E(X^1)= Varianz, hoch 2 Skweness, hoch 3 Kurtosis und hoch 0 EW, oder? Aber was soll man den da rechnen? Was hast du bei b) rausbekommen?

  3. #3
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Hallo, is ja alles nur theretischer Natur und schwer zu interpretieren was verlangt wird ...

    RM1 a) X^0 = 1; x^1 = 1 Moment Lower Partial Moments (Erwartungswert einfach über den negativen Berreich); x^2 = 2 Moment Dependence generell Kovarianz, Korrelation; x^3 = 3 Moment Skewness (Links vs Rechtsverteilung); x^4 = 4 Moment (Excess)Kurtosis "Gipfeligkeit" ...

    b) Einzig verwertbare Korrelation 0,5 ??? Denn für Kovarianz keine Angaben vorhanden deswegen lässt sich nicht die Standardabweichung & Varianz von x berechnen ... Korrelation 0,5 steigt x um 2,5 steigt y um 5 - x² = y --> E (x³) --> Irgendwie definiert sich halt y aus x

    c) Korrelation standardisiert vs. Kovarianz Maßzahl etc ...

    d) Copulas - Interdependence zwischen 2 (Rand)verteilungen etc...

    e) GBM - Wiener Prozess und Term erklären etc...

    Alle Angaben ohne (Schieß)gewehr, bin gerne für Verbesserungen andere Ansätze offen, wäre vielleicht auch gut noch andere Teile der Klausuren zu vergleichen. Lg

  4. #4
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Zitat Zitat von csag2483 Beitrag anzeigen
    Hallo, is ja alles nur theretischer Natur und schwer zu interpretieren was verlangt wird ...

    RM1 a) X^0 = 1; x^1 = 1 Moment Lower Partial Moments (Erwartungswert einfach über den negativen Berreich); x^2 = 2 Moment Dependence generell Kovarianz, Korrelation; x^3 = 3 Moment Skewness (Links vs Rechtsverteilung); x^4 = 4 Moment (Excess)Kurtosis "Gipfeligkeit" ...

    b) Einzig verwertbare Korrelation 0,5 ??? Denn für Kovarianz keine Angaben vorhanden deswegen lässt sich nicht die Standardabweichung & Varianz von x berechnen ... Korrelation 0,5 steigt x um 2,5 steigt y um 5 - x² = y --> E (x³) --> Irgendwie definiert sich halt y aus x

    c) Korrelation standardisiert vs. Kovarianz Maßzahl etc ...

    d) Copulas - Interdependence zwischen 2 (Rand)verteilungen etc...

    e) GBM - Wiener Prozess und Term erklären etc...

    Alle Angaben ohne (Schieß)gewehr, bin gerne für Verbesserungen andere Ansätze offen, wäre vielleicht auch gut noch andere Teile der Klausuren zu vergleichen. Lg
    also bei b) bin ich mir relativ unsicher aber irgendwie so müsste das gehen:

    Cov(X,Y) = Corr(X,Y)*Wurzel(V(X)*V(Y)) = 0,5*Wurzel (1*2) = 0,707

    und dann hätte ich das in die Formel eingesetzt:
    Cov(X,Y) = E(X*Y) - E(X)*E(Y)
    0,0707 = E(X*Y) - 0

    Was meinst du dazu?!
    Hast du irgendwelche Hinweise darauf gefunden, ob die Korrelation = Kovarianz bei 2 standardnormalverteilten zufallsvariablen? Weil wäre das so, dann wäre ja die Kovarianz auch 0,5, dh.
    0,5 = E (X*Y) - 0 ?!?! Aber wenn ich die Zahlen in die 1. Formel einsetze bekomme ich ja 0,707 heraus, dh. es dürfte nicht gleich sein?!

  5. #5
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Thanks für den Denkansatz, die Varianz einer Standardnormalverteilung is ja 1 oder ... deswegen Sigma x oder Wurzel V(x) = 1

    --> px,y (corr)= cov(xy)/(Sigma x*Sigma y) --> cov(xy) = 1,5 nur weiter für E[x*y] bin ich immer noch bei der Lösung E [x³]
    ... Korrelation vs. Kovarianz geh Ich einfach von einem generellen Ansatz aus dass die Kovarianz immer höher sein muss als die Korrelation ergibt sich allein schon aus der Formel ...

  6. #6
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Zitat Zitat von csag2483 Beitrag anzeigen
    Thanks für den Denkansatz, die Varianz einer Standardnormalverteilung is ja 1 oder ... deswegen Sigma x oder Wurzel V(x) = 1

    --> px,y (corr)= cov(xy)/(Sigma x*Sigma y) --> cov(xy) = 1,5 nur weiter für E[x*y] bin ich immer noch bei der Lösung E [x³]
    ... Korrelation vs. Kovarianz geh Ich einfach von einem generellen Ansatz aus dass die Kovarianz immer höher sein muss als die Korrelation ergibt sich allein schon aus der Formel ...
    Ja genau.
    Also E (X³) ist dann die Lösung wenn ich definiere X=Y², weiß aber nicht ob man dass da machen "darf/kann". (Das ist bei einer anderen Klausuraufgabe mal so gewesen u wurde mal in der VO so gerechnet aber eben auf ein anderes Bsp) Wenn ich nämlich definiere X=Y² habe ich eine nicht-lineare Beziehung vorliegen und hier ist aber gegeben, dass eine Cov(X,Y)= 0,5 vorliegt und die misst nur lineare Beziehungen....

    Hab jetzt nochmals nachgedacht bzgl. c). Glaube es stimmt, die Aussage dass bei St. Normalverteilter Zufallsvariablen die Cov=Corr...

    da ja die Formel so lautet: Cov(X,Y) = Corr (X,Y)*Wurzel (V(A)*V(B)) und wenn ich dann die Zahlen von X ~ N (0,1) und Y ~ N(0,1) nehme dann bekomme ich ja:

    Cov(X,Y) = Corr (X,Y)*Wurzel (1*1)
    Cov(X,Y) = Corr (X,Y)*1 also Cov(X,Y) = Corr (X,Y)

    das heißt c müsste so gelöst sein...

  7. #7
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Ja stimme dir zu ... is gleicher Ansatz wieder Varianz einer NV Zufallsgröße = 1 --> Sigma x & Sigma y auch 1 --> pxy (corr.)= covxy/ (Sigmax*Sigmay)

    ist gleich ... Hab nur vorher nie irgendwo gelesen oder gehört (VO) das die Kovarianz = Korrelation sein kann

  8. #8
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Ich eben auch nicht... aber ja werde dass dann mit der Formel so begründen... Hast du ne ahnung hierzu:

    WS 2008/2009 (3rd): RM.1 d) Again suppose that X is the return on a stock index, but think about it in a dynamic context, i.e. X describes the stock return at some arbitrary future time. If the temporal evolution of the stock return is well-described by an Arithmetic Brownian Motion, what distribution do you expect for X and what would be the distribution for the price process of that stock?

    WS 2008/2009 (1st): RM.1 a) Explain the distinction between a discrete random waldk and a continous stochastic process. Do you think that a discrete random walk is in general inapporpriate to capture realistic behavior?

  9. #9
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Bearbeite noch gerade die Juli Klausur werds im Laufe des Abends mal posten & die andern Klausuren ansehen (Is ja super Programm für Samstag Abend) Hab noch ne kurze Frage: " Fair Value" einer Put Option berechnet man gleich wie Call Option (risikoneutrale Wahrscheinlichkeit abgezinst mit rf) ???

  10. #10
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    AW: Lösungen Risikomanagement Fachprüfung Juli 2011

    Zitat Zitat von csag2483 Beitrag anzeigen
    Bearbeite noch gerade die Juli Klausur werds im Laufe des Abends mal posten & die andern Klausuren ansehen (Is ja super Programm für Samstag Abend)
    haha stimmt wer lernt nicht gerne am samstag abend formelherleitungen

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