Konzept / Idee Artikel GMxB - Institut für Finanz
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eschrieben wird. Der Diskretisierungsansatz basiert auf relativ komplexen mathematischen<br />
Methoden. An der zugehörigen Theorie nicht interessierte Leser können sich direkt den<br />
Ergebnissen in Abschnitt 5 zuwenden.<br />
4.1 Monte-Carlo Simulation<br />
Sei eine F t -messbare Kundenstrategie 27<br />
(X) :<br />
IR<br />
8<br />
× IR +<br />
→ IR gegeben. Die Rekursionsformel<br />
S<br />
2<br />
⎪⎧<br />
⎪⎫<br />
−ϕ +<br />
⎛ σ ⎞<br />
⋅e<br />
= At<br />
⋅ exp⎨⎜r<br />
⎟<br />
− ϕ − + z t 1⎬;<br />
z t ~ ( 0, 1<br />
⎪⎩<br />
2<br />
)<br />
⎝ ⎠ ⎪⎭<br />
− + t + 1<br />
t + 1 = At<br />
σ + N<br />
St<br />
A<br />
iid.<br />
erlaubt eine Generierung von zufälligen Realisierungen (Pfaden) a des Prozesses A mithilfe<br />
eines Zufallsgenerators, der unabhängige standardnormalverteilte Zufallsvariablen erzeugt<br />
(Monte-Carlo Simulation). Für jeden Vertrag mit Guaranteed Minimum Benefits ergibt sich<br />
mit den in Kapitel 3 beschriebenen Regeln für jeden simulierten Pfad<br />
Kundenportfolios und für jeden möglichen Todeszeitpunkt t die Entwicklung aller Konten und<br />
Prozesse. Damit liegt der Wert zum Zeitpunkt T aller Leistungen des Vertrags<br />
( j )<br />
28<br />
l<br />
eindeutig fest. Der Wert zum Zeitpunkt t = 0 aller<br />
( j )<br />
( j )<br />
( t ,(X) ) + w ( t ,(X)<br />
) d ( t ,(X)<br />
)<br />
T T<br />
+<br />
Leistungen ist in diesem Pfad gegeben durch<br />
V<br />
0<br />
v<br />
T<br />
ω x 0<br />
−rT<br />
( j )<br />
( j )<br />
( j )<br />
( ) = e p ⋅q<br />
[ l ( t ,(X)<br />
) + w ( t ,(X)<br />
) + d ( t (X) )]<br />
∑ −<br />
( j )<br />
0 t −1<br />
x 0 x 0 + t −1<br />
T<br />
T<br />
T<br />
,<br />
t = 1<br />
( i )<br />
( ) = ∑v<br />
0<br />
(<br />
(X) .<br />
J<br />
1<br />
(X) (X) ) ist dann der Monte-Carlo Schätzer für den Wert des Vertrages,<br />
J<br />
j = 1<br />
wobei J die Anzahl der Simulationen bezeichnet. 29<br />
Auf Grund der vielfältigen Entscheidungsmöglichkeiten des Kunden zu jedem der<br />
Jahresstichtage ist die Monte-Carlo Simulation jedoch nicht effizient genug, um einen Vertrag<br />
unter der Annahme finanzrationalen Kundenverhaltens zu bewerten.<br />
4.2 Ein mehrdimensionaler Diskretisierungsansatz<br />
Tanskanen und Lukkarinen (2004) stellen einen alternativen Bewertungsansatz vor. Ihre<br />
Lösung, die auf einer Diskretisierung des Bewertungsproblems basiert, ist zur Bewertung von<br />
Verträgen mit einer Storno-Option besonders geeignet. Wir erweitern und verallgemeinern<br />
ihren Ansatz in mehrerer Hinsicht: Zum einen lassen wir einen mehrdimensionalen<br />
Zustandraum zu, und weiten daher die Interpolationsschemata auf mehrere Dimensionen<br />
( j )<br />
a<br />
des<br />
27 _<br />
Eine F 0 -messbare, also deterministische Strategie ξ ist ein Spezialfall hiervon.<br />
28 Analog zur Bezeichnung a t für eine Realisation von A , t bezeichnen l T , w T und d T Realisationen von L T , W T und<br />
D T .<br />
29 Für weiterführende Informationen zu Monte-Carlo Simulationen, vergleiche z.B. Glasserman (2003).<br />
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