Korrelationen

Ich lese gerade das Buch ‚Stromhandel‘ von Borchert, Schemm und Korth. In kurzem werde ich mein Lob aufschreiben. Jetzt nur Folgendes: beim durcharbeiten des Kapitels zu Value at Risk kam mir (mal wieder) eine Gedanke.

In dem Kapitel werden viele Value at Risk Ansätze beschrieben. Die meisten Ansätze verwenden aber eine Korrelations-Matrix. In so einem Matrix sind die Abhängigkeiten von Faktoren untergebracht. Beispiel: wenn der Winter warm ist, wird weniger Gas gebraucht, also gibt es eine Abhängigkeit von Temperatur und Gasverbrauch.

Korrelationen sind statistische Fakten, und nicht immer ursachliche Zusammenhänge. Ich könnte mich vorstellen, dass die Annahme fester Korrelationen eine wesentliche Schwachstelle des Ansatzes ist. Eine starke Korrelation ist z.B. immer die Korrelation zwischen Interbanken-Tagesgeldzins und Leitzins. Jetzt wurde die Korrelation plötzlich lockerer, gerade weil soviel am Markt los war.

Ich frage mich gerade, ob das eine inherente Eigenschaft von Korrelationen ist, dass sie nur im ‚Normalfall‘ gelten? Und was das für die ‚at Risk‘ Berechnungen bedeutet?

Advertisements

Einen Kommentar schreiben

Required fields are marked *

*
*

%d Bloggern gefällt das: