Die Finanzwelt ist von Diskrepanzen zwischen festen und variablen Preisen auf der ganzen Zinskurve durchzogen, was erhebliche geschäftliche Risiken birgt. Traditionelle Modelle stoßen an analytische Grenzen und führen zu vereinfachter Modellierung, die oft ungedeckte Risiken oder übersehene Chancen hinterlässt. Die Einführung der “Deep ALM” stellt eine neue Ära des Asset-Liability-Managements dar und wirft verschiedene mathematische Forschungsfragen auf. ALM geht auf die 70er Jahre zurück und war in den 80er und 90er Jahren ein intensiv erforschtes Thema. Traditionelle Ansätze in der Branche wie die Immunität gegenüber parallelen Zinsänderungen gelten bis heute als suboptimal. Neue Ansätze wie das Deep Hedging deuten auf eine Veränderung in der quantitativen Risikoverwaltung hin, die viele ungelöste Herausforderungen aus den 80er Jahren angehen könnte. Deep ALM ermöglicht eine effektive regulatorische Umsetzung und effizientere Risikoeinschätzung in der Industrie.
Ein statisches Replikationsschema für Einzelhandelsbanken wird beschrieben, das Muster auf andere Branchen übertragen werden kann. Die konzeptionelle Basis des Deep ALM wird erläutert, welches die Optimierung der Replikationsstrategie eines Runoff-Portfolios über zehn Jahre hinweg demonstriert. Die Realisierbarkeit von Deep ALM wird untersucht und zeigt das große Potenzial dieser Methode. Es wird auf die Notwendigkeit weiterer Forschung hingewiesen, um die Anwendung von Deep ALM in der praktischen Arbeit voranzutreiben und die Widerstandsfähigkeit des Modells zu gewährleisten.
Die tiefe Marktanpassung von Deep ALM bietet viele Möglichkeiten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und das finanzielle System widerstandsfähiger zu gestalten. Es erfordert jedoch kontinuierliche Forschung, insbesondere zur Überwindung von Modellrisiken und zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen. Die Konzepte von Deep ALM können auch auf globale Herausforderungen wie den Klimawandel oder Pandemien angewendet werden. Eine gründliche Analyse, Validierung und Weiterentwicklung der Deep ALM-Methoden ist entscheidend für ihre erfolgreiche Umsetzung in der Finanzindustrie und darüber hinaus.