Hey zusammen,
und zwar versuche ich den VAR mit Hilfe historische Kursdaten und Excel zu bestimmen. Ich habe insgesamt 250 Beocbachtungen und nun immer vom jeweils aktuellen Tageskurs P(T), den Vortageskurs P(t) abgezogen.
Das sieht dann so aus:
ln(P(T)-ln(P(t))
Somit wollte ich die ewige Rendite berechnen. Jetzt kommt schon die erste Frage: Müssen die hieraus erhaltenen Werte absteigend geordnet werden, wenn ich die covariance und Korrelation zwischen den beiden Werten in meinem Portfolio berechnen möchte?
Ich habe die Ergebnisse (Spalte C und M in meinem Dokument) in meinem Fall aufsteigend geordnet nachdem ich sie als Wertekopie eingefügt habe.
Anschließend habe ich die einzelnen Werte durch ihren Mittelwert dividiert (siehe Spalte D und N). Die Ergebnisse habe ich dann mit den jeweils anderen Ergebnissen multipliziert (sprich DAX-Ergebnisse mit RICI-Ergebnissen) - das geschicht in Spalte P.
Die erhaltenden Ergebnisse habe ich aufsummiert (siehe Zelle P257) und durch die Anzahl der Beobachtungen dividiert, sprich durch 250. Somit sollte ich ja eigentlich die covariance erhalten haben (siehe Zelle R257)?
Um die Korrelation zu erhalten (Zelle: S257) habe ich gerechnet: covariance/(standardabweichung DAX*standardabweichung RICI)
Ist das korrekt? Ich finde leider keine guten Quellen, die das Vorgehen zur Berechnung des VaR Schritt für Schritt beschreiben. Mein Dokument habe ich mal angehängt.
Falls jemand helfen könnte, wärs super!
VG
Ich nehme eigentlich an, dass es stimmen sollte, habe aber bei weiteren Berechnungen das Problem, dass sich die Ergbnisse kaum ändern, wenn ich beispielsweise die Gewichtungen der beiden Assets verändere - mit derKorrelation bin ich mir eben nicht sicher, weil 90% sind ja durchaus ziemlich hoch.
Bei ca. 11.000 Depotvolumen erhalte ich gerade einmal einen VaR für den nächsten Tag von 300€ bei einer Gewichtung von 70% zu 30% und 318€, wenn ich 10% zu 90% gewichte.
Hier die Datei: [URL=http://www.file-upload.net/download-7217573/2012-DAX-251-samples-test-COVARIANCE-2.xlsx.html]2012-DAX-251-samples-test-COVARIANCE-2.xlsx[/URL]
