By Christian Baumgarten, Volker Borbein

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Das Ende der Männer und der Aufstieg der Frauen

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Grundzüge der Volkswirtschaftslehre: Eine Einführung in die Wissenschaft von Märkten

"Diesem Buch gelingt, used to be die meisten anderen nicht schaffen: begreiflich zu machen, warum es sich lohnt, dieses Fach zu studieren"(DIE WELT). So funktioniert "Volkswirtschaft zum Anfassen". Anhand von lebensnahen Beispielen wird gezeigt, wie Märkte im Großen und Kleinen funktionieren. Die Simulationen auf der begleitenden web site ermöglichen es, Marktprozesse aktiv nachzuvollziehen.

Hygiene bei der Entsorgung von Siedlungsabfällen

Fragen der Hygiene spielen in der Abfallwirtschaft eine bedeutende Rolle. Schadstoffe biogener, chemischer oder physikalischer paintings dürfen weder bei der Sammlung, noch bei der Entsorgung und der Aufbereitung von Siedlungsabfällen die belebte oder unbelebte Umwelt schädigen. Mit den in der Gesetzgebung vorgegebenen Behandlungsverfahren sind Möglichkeiten zur Erreichung dieses Ziels vorhanden.

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Durch diese Eigenschaft des Modells lassen sich die empirisch beobachteten Phasen unterschiedlicher Volatilitiit beschreiben. Oftmals wird eine hohe Anzahl der p-t-1 Parameter zur Modellierung der bedingten Varianz benStigt. Dieses wirkt sich nachteilig auf die Sch~tzung des Modells aus. Daher wurde das ARCH-Grundmodell von Bollerslev [17] weiterentwickelt. B. p = 1, q = 1) zur Beschreibung der bedingten Varianz benStigt p q hi -- c~o + ~ 2 j + ~ /~khi-k, OLjUi_ j=l k=l wobei c~0 > 0 und cu, /3k _> 0 dafiir sorgt, dass die bedingte Varianz zu jedem Zeitpunkt positiv ist.

Somit ist es mSglich, Phasen steigender beziehungsweise sinkender Volatilit~t in die Value-at-Risk Prognose mit einzubeziehen. Die Modellierung der Volatilit~t wird durch geeignete Verteilungsannahmen erg~nzt. 4. REGULATORISCHE ANFORDERUNGEN DURCH BASEL H 19 Renditeverteilung kombiniert wird. Dieser Ansatz stellt eine Alternative zur Berechnung des Value-at-Risk unter der Annahme konstanter Volatilit~t dar (vgl. 1). 2 pr~entiert. Dabei wird auf eine flexiblere Verteilungsannahme zur Modellierung der Renditezeitreihe zuriickgegriffen.

5. VALUE-AT-RISK 31 IN DER PRAXIS Value-at-Risk Prognose wird fiber die Ermittlung des a-Quantils der historischen Portfoliorenditezeitreihe ri berechnet. Gegebenenfalls wird hierzu zungchst die Portfoliorenditezeitreihe aus den Bestandteilen des Portfolios gebildet: ri = w'ri (vgl. 8). Formal dargestellt ist das a-Quantil q(a) der Verteilung F: q(a) = F - l ( a ) = inf{x e R: F ( x ) >_ a}, 0 < a < 1. Die Schwierigkeit der Anwendung besteht darin, dass die Verteilung der Renditen nicht bekannt ist.

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