MONTE-CARLO-SIMULATION

Methodische Bausteine

Monte‑Carlo‑Simulationen erzeugen tausende zufallsbasierte Pfade für Renditen, Risiken und Korrelationen, um die zukünftige Unsicherheit zu quantifizieren. In der Praxis prüfen wir damit:

• Wahrscheinlichkeitsverteilung von Endvermögen, Drawdowns und Zielerreichung.
• Robustheit der Strategie gegenüber Volatilitäts‑ und Regimewechseln.
• Risikolimits (z. B. Value‑at‑Risk) über verschiedene Horizonte.
• Szenarien (Krisen, Zins‑/Inflationsschocks) und Portfoliostreuung.

• Renditemodelle: Geometrische Brownsche Bewegung, GARCH, Regime‑Switching, Copulas.
• Abhängigkeiten: Korrelationen/Kopplungen und ihre Instabilität in Stressphasen.
• Sampling: Bootstrapping, Block‑Bootstrap für Zeitreihenabhängigkeiten.
• Output: Konfidenzintervalle, Verteilungsplots, Wahrscheinlichkeiten der Zielerreichung.

5 Beispiele von Vermögensverwaltern/Fonds

Government Pension Fund Global (Norwegen)

Stochastische Risiko- und Szenarioanalysen im Asset-Liability- und Marktrisiko-Kontext (über die Jahre von der Aufsicht gefordert und branchenüblich).

CalPERS (USA)

ALM- und Stresstest-Rahmenwerke nutzen Monte-Carlo-Simulationen für langfristige Rendite-/Risikoverteilungen.

ABP / APG (Niederlande)

Häufig eingesetzte stochastische ALM-Modelle zur Beitrags- und Pensionssicherheit in verschiedenen Marktszenarien.

BlackRock Aladdin

Risikoplattform, die für VaR/Szenarioanalysen Monte-Carlo-Methoden in Portfolios und Derivaten unterstützt.

CPP Investments (Kanada)

Verwendet stochastische Simulationsverfahren in der strategischen Asset-Allokation und Risikoaggregation.

Hinweis: Monte‑Carlo‑Methoden sind Branchenstandard in Risiko‑ und ALM‑Prozessen großer Investoren.