Die Vorteile

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  • Kundenbindung und Marktausweitung durch kompetitive Zinsgestaltung
  • Sicherheit durch fundierte Analyse, exakte Quantifizierung und umfassende Simulationen
  • Praxiserprobte Methoden erlauben eine nachhaltige Stabilisierung der Zinserträge
  • Simulierung mehrerer Zukunftsentwicklungen anstelle einer Prognose machen Korrekturen und Ausgleichszahlungen überflüssig

Prozessablauf Margin Optimiser

FlexFinance® Margin Optimiser

Wettbewerbsfähige Zinsgestaltung durch dynamische Replikation von Bodensatzprodukten

Die konventionelle Wiederanlagemethode, Bodensatzprodukte in konstanter Aufteilung in Festzinsanlagen zu transformieren (statische Replikationsportfolios), ist im heutigen kompetitiven Marktumfeld nicht mehr adäquat. Die dynamische Bewirtschaftung mit FlexFinance® Margin Optimiser ist den üblichen statischen Verfahren sowohl unter Risiko- als auch Ertragsgesichtspunkten überlegen.

Die „beste“ Anlagestrategie

FlexFinance® Margin Optimiser simuliert nahezu alle möglichen Züge des Marktes und der Kunden sowie entsprechende Wiederanlage-Alternativen über mehrere Stufen in die Zukunft und generiert hieraus die für die Bank „beste“ Anlagestrategie.

Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen durch Risikoquantifizierung

Für jedes vorgeschlagene optimale Replikationsportfolio wird die gesamte Verteilung der Erträge bzw. Barwerte simuliert. Dies ermöglicht die Quantifizierung und damit Steuerung des Risikos.

Vermeidung von Ausgleichszahlung und Korrekturaufwänden

Die üblichen Methoden führen aufgrund unangemessener Vereinfachung auf Modellebene im Tagesgeschäft zu fehlerhaften bzw. inkonsistenten Steuerungsinformationen, die mit internen Ausgleichsbuchungen korrigiert werden müssen. Da FlexFinance® Margin Optimiser Ausgleichszahlungen überflüssig macht, entfallen Abstimmungs- und Korrekturaufwände.

Praxiserprobte Methoden der Universität St. Gallen

Die methodischen Grundlagen von FlexFinance® Margin Optimiser sind das Resultat langjähriger Forschungsarbeiten am Institut für Operations Research und Computational Finance der Universität St. Gallen – dem führenden Institut für stochastische Optimierung – und werden erfolgreich eingesetzt.

Kein Investitionsrisiko durch bankindividuelle Benchmarktests

FERNBACH bietet eine Vorstudie auf Basis der bankindividuellen Daten an. Die Ergebnisse sind vor Ort vergleichbar mit der konventionellen Refinanzierungsstrategie.

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