title: Credit Valuation Adjustment von Zinsswaps mit Collateral
Creators: name: Doko, Silvia
Publisher: name: TU Wien
Year: 2017
Subjects: subject: Kreditrisiko
subject: CVA
subject: Monte Carlo
subject: Swap
subject: Zinsstrukturmodell
subject: credit risk
subject: cva
subject: Monte Carlo
subject: swap
subject: interest rate model

description: Ein Unternehmen, welches in einem komplexen Geschäftsbereich agiert, ist verschiedenen Risiken ausgesetzt, wie beispielsweise das finanzielle Risiko. Das Finanzrisiko lässt sich in Marktrisiko, Kreditrisiko, Liquiditätsrisiko sowie Betriebsrisiko gliedern. Alle diese Risiken haben einen Einfluss auf die Verträge zwischen Marktteilnehmern. Es wird besonders das Kontrahentenrisiko (Counterparty Credit Risk (CCR)) analysiert. Beim Handeln von Finanzderivaten herrscht keine risikofreie Welt. Es gab einige Fälle, die verdeutlich haben, dass sogar die Institutionen, die "too big to fail" sind, tatsächlich gescheitert sind. Infolge dieser Finanzkrise wurden Wertanpassungen von Krediten, den sogenannten Credit Value Adjustments (CVA), in den Preis der CCR integriert. Ausgehend von der Annahme, dass jedes Finanzinstrument Risiken in sich birgt, wird in dieser Arbeit untersucht, welcher Art diese Risiken sind und ob es Besicherungsmethoden gibt, welche vor diesen Risiken schützen oder diese zumindest minimieren können. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, wie man das Ausfallrisiko eines Kontrahenten (CCR) vermindern kann. Der Einsatz von Collateral Management verhindert zumindest einen unabsehbar großen finanziellen Verlust.Der tägliche Austausch von Collateral (Sicherheitszahlungen) verringert das Kontrahentenrisiko und andere finanzielle Risiken und stellt daher eine sehr wirksame Methode beim Handel mit relativ riskanten Kontrahenten dar. Ins Zentrum der Erörterungen wird dabei der Credit Valuation Adjustment (CVA) für einen Zinsswap gestellt und dessen Entstehung erläutert. Weiters ergibt sich daraus die Frage nach einem geeigneten Zinsstrukturmodell, das zur Bewertung von Zinsswaps einsetzbar erscheint. In dieser Arbeit werden zwei Zinsstrukturmodelle verwendet um einen Zinsswap zu bewerten, und zwar das Hull-White Modell und das Linear-Gauß-Markov Modell. Dazu wird im Hauptteil die Besicherungsmethode der Collateralzahlungen herangezogen und untersucht, wie sich der Marktwert (Exposure) mit und ohne Collateral verhält.
description: A company operating in a complex business may face several risks, one of them being the financial risk. The Financial Risk rises from several factors such as Market Risk, Credit Risk, Liquidity Risk and Operational Risk. Whereas all of these risks have had an influence on the contracts between market participants, much of the research was concentrated on the quantification of Credit Risk, especially Counterparty Credit Risk (CCR). There is no risk-free world in dealing with financial derivatives. However, there have been several occasions that have taught investors that even the "too big to fail" institutions, sometimes, do fail. As a result of this financial crisis, the financial participants created the so-called Credit Valuation Adjustments in order to integrate the price of CCR. Assuming that every financial instrument takes risks this master thesis looks into the type of these risks and which collateral methods are available to protect against these risks or to minimize the risk. The goal of this thesis is to show how to reduce default risk of a counterparty (CCR). At least the use of collateral management prevents a heavy and severe financial loss. The daily exchange of collateral reduces counterparty risk and other financial risks and thus is a very effective method for dealing with relatively risky counterparties. The Credit Valuation Adjustment (CVA) for an interest rate swap is the center of the discussion and how it came into being. Furthermore, the question arises concerning a suitable interest rate model that may be usable for interest rate swap. Two interest rate models are using for assessing an interest rate swap, namely the Hull-White model and the Linear-Gaussian-Markov model. In order to do this method of Collateral is used in the main part and also to find out the Exposure with and without Collateral.