Stell dir vor: Silvester steht vor der Tür, die Gäste kommen gleich und deine Wohnung sieht wie ein Schlachtfeld aus. Anstatt gründlich aufzuräumen, stopfst du einfach alles in den Schrank. Von außen wirkt’s perfekt, aber wehe, jemand öffnet die Tür. Genau dieses Spiel treiben auch große Banken, sogenannte G-SIBs (Global Systemically Important Banks). Kurz vor dem Jahresende „putzen“ sie ihre Bilanzen: riskante Posten werden abgebaut, Verbindlichkeiten reduziert und alles sieht sicherer aus. Doch gleich im Januar kommt alles wieder zurück. Kamil Pliszka und Carina Schlam haben in einem Arbeitspapier der Deutschen Bundesbank dies untersucht und die Ergebnisse sind eindeutig. In Tabelle 2 aus dem Arbeitspapier sieht man die Kennzahlen, die in den Blick genommen wurden: Gesamtvermögen, ausgegebene Schulden, Derivate, komplexe Level-3-Assets und Handelsbestände. Genau dort wird getrickst. In Tabelle 3 aus dem Arbeitspapier wird es spannend: Am Jahresende schrumpfen G-SIBs ihre...
In den letzten Wochen habe Virologen und andere Experten ihre Einschätzungen der Lage treffend beschrieben und immer wieder darauf hingewiesen, warum es wichtig ist, Großveranstaltungen zu untersagen. Klassischerweise geht bei der Risikobeurteilung um die Wahrscheinlichkeit eines Risikoereignisses. Die leitende Beispielfrage soll in diesem Beitrag daher sein: ’Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, bei einer Veranstaltung mit 42000 Menschen mindestens einen infizierten Überträger unter den Besuchern zu haben?‘ Ich will die Rechnung für eine Stadt mit 580.000 Einwohnern und 58 Infizierten anstellen. Ferner kommen die Besucher aus einer zufällig gezogenen Grundgesamtheit, d.h. Infizierte besuchen nicht absichtlich die Veranstaltung. Die Wahrscheinlichkeit, einen infizierten Träger als Veranstaltungsbesucher zu haben, lautet $P(Y\geq 1)=(1-P(Y=0))=(1-(1-\frac{i}{g})^b)=(1-(1-\frac{58}{580000})^{42000})$ (i: Anzahl Infizierter, g: Anzahl Stadteinwohner, b: Anzahl Veranstaltungsbes...