This thesis suggests, evaluates and applies a new method for simulating multivariate stock returns. The new methodology uses the advantage of quantile regressions to capture a whole distribution, whereas in comparison, common ordinary least square methods concentrate on the mean and therefore are only point estimators. Empirical studies on the DAX30 data show that the quantile regression approach outperforms benchmark models especially in the tails of the distribution. An application to Value-at-Risk and Expected-Tail-Loss demonstrates the power of the new technique although improvements are still possible. Further areas of application, e.g. to tail-sampling, are mentioned.     «

This thesis suggests, evaluates and applies a new method for simulating multivariate stock returns. The new methodology uses the advantage of quantile regressions to capture a whole distribution, whereas in comparison, common ordinary least square methods concentrate on the mean and therefore are only point estimators. Empirical studies on the DAX30 data show that the quantile regression approach outperforms benchmark models especially in the tails of the distribution. An application to Value-at...     »

In dieser Masterarbeit wird eine neue Methode zur Simulation von multivariaten Aktienrenditen vorgeschlagen, bewertet und angewandt. Die neue Methodik basiert auf dem Vorteil der Quantilregression, die im Vergleich zur linearen Regression (Punktschätzer) nicht nur Mittelwerte, sondern die gesamte Verteilung erfassen kann. Empirische Studien mit DAX30 Daten zeigen, dass der Quantilregressionsansatz die Vergleichsmodelle vor allem an den Rändern der Verteilungen schlägt. Eine Anwendung auf Value-at-Risk und Expected-Tail-Loss zeigt die Mächtigkeit der neuen Technik, auch wenn Verbesserungen noch möglich sind. Weitere Anwendungsfelder wie Simulationen an den Rändern von Verteilungen (tail-sampling) werden aufgezeigt.     «

In dieser Masterarbeit wird eine neue Methode zur Simulation von multivariaten Aktienrenditen vorgeschlagen, bewertet und angewandt. Die neue Methodik basiert auf dem Vorteil der Quantilregression, die im Vergleich zur linearen Regression (Punktschätzer) nicht nur Mittelwerte, sondern die gesamte Verteilung erfassen kann. Empirische Studien mit DAX30 Daten zeigen, dass der Quantilregressionsansatz die Vergleichsmodelle vor allem an den Rändern der Verteilungen schlägt. Eine Anwendung auf Value-a...     »