Finanzsimulationen

Finanzsimulationen sind computergestützte Verfahren zur Nachbildung des Verhaltens von Finanzmärkten, Vermögenswerten und Portfolios unter Annahmen über zukünftig relevante Größen. Ziel ist es, Risiken zu quantifizieren, zukünftige Wertentwicklungen zu prognostizieren und alternative Anlagestrategien vergleichend zu bewerten.

Zu den zentralen Methoden gehören Monte-Carlo-Simulationen, Szenarioanalysen und Stresstests sowie unterschiedliche Modellierungen, die deterministisch oder stochastisch arbeiten. Häufig kommen stochastische Prozesse wie die geometrische Brownsche Bewegung zum Einsatz; ebenso werden historische Renditefolgen genutzt. Dadurch lassen sich Wertentwicklungen von Portfolios simulieren, Risiken schätzen und Optionen bewerten.

Anwendungen finden sich in Banken, Asset Managern und Unternehmen. Finanzsimulationen unterstützen Risikomanagement, Kapitalplanung, Asset Allocation, Derivatepreisung und Portfolio-Optimierung. Sie dienen außerdem der Regulierung und dem internen Controlling durch regelmäßige Stresstests und Szenarioanalysen.

Datenbasis sind historische Kursdaten, Volatilitäts- und Korrelationsmaße sowie makroökonomische Szenarien. Typische Outputs umfassen Verteilungen von Renditen, Value-at-Risk (VaR) und Conditional Value-at-Risk (CVaR), erwartete Verluste sowie Sensitivitätsanalysen gegenüber Einflussfaktoren.

Zu den Grenzen zählen Modellrisiko, Unsicherheiten bei Annahmen über Verteilungen, Kalibrierung und Backtesting. Ergebnisse hängen stark von Datenqualität, Stichprobenzeitraum und Annahmen ab; Extreme Ereignisse bleiben oft schwer abzubilden. Überfitting kann zu fehlerhaften Entscheidungen führen.

Historisch wurden Monte-Carlo-Verfahren in der Finanzwirtschaft der 1950er/60er-Jahre populär, mit zunehmender Anwendung in Risikomanagement, Derivatepreisung und regulatorischen Prüfungen seit den 1990er/2000er-Jahren.