Volatilität als Kennzahl für das Ausmaß der Schwankungen von Kursen an Finanzmärkten erfährt in den letzten Jahren eine immer größere Beachtung. Da im Zuge der Globalisierung die Korrelation zwischen den verschiedenen Aktienmärkten zugenommen hat, ist eine Diversifikation über die internationalen Märkte nicht mehr so effektiv wie früher. Die Volatilität der Aktienkurse weist dagegen eine negative Korrelation zu den Aktienrenditen auf. Vor allem große Kurseinbrüche des Aktienmarktes führen zu einem sprunghaften Anstieg der Volatilität. Die Investition in Volatilität soll daher zur Diversifikation und Absicherung des Wertpapierportfolios beitragen. Aus diesem Grund wird Volatilität zunehmend auch als Anlageklasse entdeckt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Arbeit
2 Volatilität als Assetklasse
2.1 Begriffsbestimmung und Historie
2.1.1 Historische Volatilität
2.1.2 Implizite Volatilität
2.1.3 Zukünftige Volatilität
2.2 Ziele und Aufgaben
3 Berechnung der Volatilität
3.1 Optionspreisberechnung nach Black-Scholes und Merton
3.1.1 Theorie stochastischer Prozesse
3.1.2 Annahmen des Black-Scholes Modells
3.1.3 Optionspreisbestimmende Variablen
3.2 Numerische Iterationsverfahren
3.3 Renditeverteilung
3.4 Volatilitäts-Cluster und der Mean-Reversion Effekt
4 Volatilitätsindizes
4.1 Berechnung des VDAX-NEW
4.2 Unterschiede zu anderen Volatilitätsindizes
5 Volatilitätshandel
5.1 Volatilitätsderivate
5.1.1 Futures
5.1.2 Optionen
5.1.3 Forwards und Swaps
5.2 Optionsstrategien
5.2.1 Delta-Hedging
5.2.2 Straddle
5.2.3 Strangle
5.2.4 Butterfly
5.2.5 Condor
6 Volatilitätsstrategien im Portfoliokontext
6.1 Spekulation auf den kurz- oder mittelfristigen Trend der Volatilität
6.2 Ausnutzen der Volatilitätsrisikoprämie
6.3 Multi-Asset-Strategien
7 Volatilitätsstrategien in Verbindung mit der jeweiligen Markterwartung
8 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Master-Thesis untersucht, inwiefern Volatilität als eigene Assetklasse ein geeignetes Instrument zur Diversifikation und Beimischung in ein Anlageportfolio darstellt. Die Forschungsfrage fokussiert dabei auf die Nutzenstiftung durch die spezifische Korrelation der Volatilität zu Aktienmärkten sowie die Identifikation geeigneter Handelsstrategien und Produkte.
- Grundlagen der Volatilität als Assetklasse
- Methoden der Volatilitätsberechnung und Optionspreismodelle
- Analyse handelbarer Volatilitätsprodukte
- Volatilitätsstrategien im Portfoliokontext
- Untersuchung der Volatilitätsrisikoprämie
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Theorie stochastischer Prozesse
Viele in den Wirtschaftswissenschaften analysierte Größen ändern sich in der Realität nicht streng deterministisch, sondern weisen im Besonderen in der kurzfristigen Betrachtung mehr oder weniger starke, unvorhergesehene Schwankungen auf. Hierdurch entstehen Risiken, die in ökonomischen Entscheidungskalkülen nach Möglichkeit berücksichtigt werden sollten. Geht man von einer realitätsnahen dynamischen Betrachtungsweise aus, lassen sich Risiken in geeigneter Weise durch stochastische Prozesse modellieren.
Als stochastischen Prozess bezeichnet man eine Variable, deren Entwicklung über die Zeit zumindest teilweise zufällig ist. Stochastische Prozesse ermöglichen damit zugleich eine Modellierung der Dynamik als auch der Unsicherheit in ökonomischen Modellen. Wertpapierkurse sind ein Paradebeispiel für stochastische Prozesse: bis auf einen geringen Teil, der die Investoren für das übernommene Risiko kompensiert, variieren die Kurse zufällig. So wurde schon in den 70er-Jahren die Veränderung von Wertpapierkursen in Form stochastischer Differentialgleichungen beschrieben. In den bekannten Werken von Merton und Black-Scholes werden damit Strategien für die optimale Bildung von Wertpapierportfolios oder die Werte von Aktienoptionen abgeleitet. Aber auch in anderen Bereichen wie der Investitions- und Konjunkturtheorie sind stochastische Modelle kaum mehr wegzudenken. Die Theorie der Brownschen Bewegung geht zurück auf Albert Einstein. Er untersuchte 1905 die Bewegung fremder Partikel in einem Gasgemisch.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die Relevanz der Volatilität als Anlageklasse sowie Darlegung der Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit.
2 Volatilität als Assetklasse: Definition und historische Einordnung der Volatilität sowie Erläuterung ihrer Merkmale als synthetische Anlageklasse.
3 Berechnung der Volatilität: Detaillierte Darstellung der theoretischen Grundlagen von Optionsmodellen, insbesondere Black-Scholes, sowie numerische Verfahren und statistische Aspekte der Renditeverteilung.
4 Volatilitätsindizes: Vorstellung gängiger Indizes wie VDAX-NEW und VIX sowie Erläuterung ihrer Berechnungsmethodik.
5 Volatilitätshandel: Überblick über Instrumente wie Volatilitätsderivate (Futures, Swaps) und grundlegende Optionsstrategien für Anleger.
6 Volatilitätsstrategien im Portfoliokontext: Untersuchung von Strategien zur Renditeoptimierung durch Trendspekulation, Volatilitätsrisikoprämien und Multi-Asset-Ansätze.
7 Volatilitätsstrategien in Verbindung mit der jeweiligen Markterwartung: Analyse des antizyklischen Verhaltens der Volatilität in Abhängigkeit von Marktzyklen.
8 Fazit und Ausblick: Kritische Zusammenfassung der Ergebnisse und abschließende Bewertung der Volatilität als Assetklasse.
Schlüsselwörter
Volatilität, Assetklasse, Black-Scholes-Modell, Marktzyklen, Portfoliodiversifikation, VDAX-NEW, VIX, Derivate, Optionen, Varianz-Swap, Optionsstrategien, Volatilitätsrisikoprämie, Mean-Reversion, stochastische Prozesse, Hedgefonds.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das grundlegende Thema der Arbeit?
Die Arbeit untersucht Volatilität als handelbare Assetklasse und deren Nutzen für die Diversifikation von Anlageportfolios.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Zentrale Felder sind die theoretische Herleitung der Volatilität, ihre Messung durch Indizes, handelbare Finanzprodukte sowie konkrete Anlagestrategien zur Renditeoptimierung.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Die Arbeit soll klären, ob Volatilität ein probates Mittel zur Beimischung in ein Wertpapierdepot ist und wie sie effizient gehandelt werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird ein theoretisch-konzeptioneller Ansatz gewählt, der aktuelle wissenschaftliche Fachliteratur sichtet und mit quantitativen Erkenntnissen empirischer Forschung verknüpft.
Was sind die inhaltlichen Schwerpunkte des Hauptteils?
Der Hauptteil gliedert sich in die mathematischen Grundlagen (Black-Scholes, Stochastik), die Struktur von Volatilitätsindizes und die praktische Umsetzung mittels Derivaten und Strategien im Portfoliokontext.
Durch welche Schlagworte lässt sich die Arbeit am besten charakterisieren?
Die Arbeit ist insbesondere durch Begriffe wie Volatilitätsrisikoprämie, Mean-Reversion, Optionsstrategien und Multi-Asset-Strategien geprägt.
Warum unterscheidet das Dokument zwischen historischer und impliziter Volatilität?
Diese Unterscheidung ist essenziell, da die historische Volatilität auf vergangenen Daten basiert, während die implizite Volatilität die heutigen Markterwartungen bezüglich zukünftiger Schwankungen widerspiegelt und somit als Basis für Optionsbewertungen dient.
Welchen Einfluss hat der Mean-Reversion-Effekt auf Anlagestrategien?
Der Mean-Reversion-Effekt besagt, dass die Volatilität langfristig zu ihrem Mittelwert tendiert.Dies erlaubt Strategien, bei denen extrem hohe Volatilität "verkauft" wird, in der Erwartung, dass sie wieder auf ein Durchschnittsniveau zurückfällt.
- Arbeit zitieren
- Sophie Schürmann (Autor:in), 2022, Volatilität als Assetklasse. Grundlagen und Investitionsmöglichkeiten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1316538
