Die Korrelations-/Kovarianzstruktur in Multi-Asset-Modellen ist bisher in der Literatur kaum Gegenstand näherer Betrachtung gewesen. Diese Diplomarbeit schlägt eine Methode zur Bewertung von Spread Optionen auf stochastisch korrelierte Grundgeschäfte vor, die einen realistischeren Ansatz für die Korrelationsstruktur liefert. Im ersten Schritt wird ein konstantes Korrelationsbaummodell von Hull (2002) verallgemeinert und um stochastische Korrelation erweitert. Das resultierende Baummodell ist rekombinierend und leicht zu implementieren, die numerische Konvergenz ist darüber hinaus sehr schnell. Die Sensitivitätsanalyse der stochastischen Korrelationsparameter zeigt, dass das konstante Korrelationsmodel systematisch Spread Optionen mit zwei stochastisch korrelierten Grundgeschäften überpreist. Der zweite Abschnitt der Arbeit konzentriert sich auf eine Methode zur Bewertung von Collateralized Debt Obligations (CDO) im Zusammenhang mit Mertons strukturellem Modell für Grundgeschäfte mit einer stochastischen Mean-Reverting Kovarianzabhängigkeit. Die Methode umfasst zwei Elemente: Die Dimensionalität und Komplexität wird mittels einer Hauptkomponentenanalyse der Kovarianzmatrix der Grundgeschäfte reduziert. Die verbleibenden Komponenten approximieren wir mit Hilfe eines Baummodells. Im letzten Schritt schlagen wir eine Methode vor, um die Parameter an das Modell anzupassen.     «

Die Korrelations-/Kovarianzstruktur in Multi-Asset-Modellen ist bisher in der Literatur kaum Gegenstand näherer Betrachtung gewesen. Diese Diplomarbeit schlägt eine Methode zur Bewertung von Spread Optionen auf stochastisch korrelierte Grundgeschäfte vor, die einen realistischeren Ansatz für die Korrelationsstruktur liefert. Im ersten Schritt wird ein konstantes Korrelationsbaummodell von Hull (2002) verallgemeinert und um stochastische Korrelation erweitert. Das resultierende Baummodell ist rek...     »