Empirische Analyse von Methoden des Risikomanagements anhand ausgewählter Immoblienwerte und -indizes

Die am Finanzmarkt verwendeten Modelle unterliegen den folgenden Annahmen: Die stetigen Tagesrenditen entsprechen einer Normalverteilung und gehorchen der i.i.d (identische und unabhängige Verteilung)-Annahme. Weiters bleiben alle Momente im Zeitablauf konstant, insbesondere die Varianz. Schlussendlich werden die Zusammenhänge zwischen einzelnen Werten mit Hilfe der Korrelation gemessen, die über die Zeit konstant bleibt.Das Ziel der durchgeführten Zeitreihenanalyse mit ausgewählten Immobilienrenditen ist die Überprüfung, ob diese Annahmen in der Realität Gültigkeit haben oder ob diese verworfen werden können. Nach dem Ende der Studie kommt man zum Ergebnis, dass die Annahmen empirisch unhaltbar sind. Besonders in Krisenzeiten, also in den Zeiten in denen die Modelle am meisten benötigt werden, sind die Annahmen aber strikt zu verwerfen.Im Mittelpunkt der Ausführungen dieser Masterarbeit liegt die Zusammenführung der beiden Schwerpunkte ?Immobilien? und ?Risikomanagement?. Eingangs werden im qualitativen Bereich die Märkte für Immobilienanlageprodukte, das Immobilienportfoliomanagement mit den Diversifikationsmöglichkeiten mit Immobilien und die theoretischen Aspekte des Risikomanagements wie vor allem die Risikoarten und die Aufgaben des Risikomanagementprozesses behandelt.In der darauf folgenden empirischen Studie werden mithilfe der Programmiersprache ?R? die höheren Momente der Verteilung, der Jarque-Bera-Test auf Normalverteilung und schließlich die Autokorrelation der Immobilienrenditen ermittelt. Darauf basierend werden die gängigsten Methoden des Risikomanagements angewendet, wie die Volatilität, der Maximum Drawdown, der Value-at-Risk inklusive der Cornish-Fisher-Erweiterung, eine Korrelationsanalyse sowohl nach Pearson als auch nach Spearman und die negativen Extremwertrealisationen. Sowohl bei der Ermittlung der Korrelation als auch bei der Berechnung der Extremrealisationen wird eine rollierende Betrachtungsweise ebenso in die Arbeit einbezogen.The models which are in use in the financial world are based on the following assumptions: The continuous daily returns stick to joint normality and the i.i.d. (identically and independent distribution) concept. Furthermore all moments have to be constant all the time, especially the variance (homoscedasticity). Finally, the dependencies between the assets are measured by the correlation which is also assumed to be constant all the time. The target of the time series analysis with the selected real estate returns is to examine the assumptions regarding its validity. The conclusion of the study is that the assumptions are untenable, especially in crisis, when the models are requested to be most reliable.The focus of this master thesis is to deal with two subject areas, namely ?Real Estate? and ?Risk Management?, together. At the beginning of the qualitative fraction the following parts are described: The market of the real estate products, the real estate portfolio management with the principles of diversification and some theoretical aspects of Risk Management, for example the types of risk and the processes of the risk management.The following empirical study is conducted with the programming language ?R?. First of all there is a calculation of the third and forth moment of the distribution (Skewness, Kurtosis), the Jarque-Bera-Test of joint normality and the autocorrelation of the daily real estate returns followed by an application of the most important methods of Risk Management: Volatility, Maximum Drawdown, Value-at-Risk plus Cornish-Fisher, Correlation corresponding to Pearson?s and Spearman?s definitions and last but not least Lower-Tail-Dependence. For the Correlation and the Tail Dependence a rolling method is also applied. The quantitative part concludes with three individual real estate portfolios described and calculated: The Minimum-Variance-Portfolio (MVP), the Tangency Portfolio and the Constrained MVP.Alexander WutscherAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersZsfassung in engl. SpracheGraz, Univ., Masterarb., 2009(VLID)24553