Abbildung von Abhängigkeiten in der Asset Allocation


Hausarbeit, 2010

17 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Begriffsbestimmung
2.1 Asset Allocation
2.2 Relevante Assetklassen in Sparkassen
2.3 Klassischer Ansatz der Portfoliotheorie

3 Herausforderungen der Korrelationsschätzung
3.1 Neue Anforderungen aufgrund der Finanzmarktkrise
3.2 Verfahren zur Schätzung
3.3 Abbildung von Korrelationen bei schlechter Datenlage

4 Methoden der Abbildung von Abhängigkeiten
4.1 Einfache Addition
4.2 Varianz-/ Kovarianzansatz
4.3 Historische Simulation
4.4 Copula-Verfahren

5 Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Zuordnung von Assetklassen zu Risikoklassen

Abbildung 2: Darstellung effizienter Rand riskanter Portfolios

Abbildung 3: Beispiel zur Ermittlung einer historischen Simulation

Abbildung 4: Übersicht der Copula Klassen

1 Einleitung

Die adäquate Steuerung von Risiken stellt für Sparkassen eine existenziell wichtige Maß- nahme dar, um die Überlebensfähigkeit des Unternehmens zu sichern. Die Finanzmarktkrise hat diese Notwendigkeit noch deutlicher unterstrichen. Als Reaktion darauf hat die Bundes- anstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht in der Novellierung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement unter anderem die Einführung von Stresstests für die Ermittlung von Risikoszenarien verbindlich vorgeschrieben. Um unterschiedliche Arten von Risiken im Rahmen der Gesamtbanksteuerung zu managen, wird in vielen Sparkassen auf die Grund- lagen der Asset Allocation zurückgegriffen. Mit Blick auf die Finanzmarktkrise ist es ge- boten, die aktuell verwendeten Methoden und Möglichkeiten auf ihre Aussagefähigkeit ins- besondere bei Extremszenarien zu untersuchen. Dabei geht die vorliegende Arbeit im Kapitel 2 zunächst auf die grundlegenden Definitionen zur Asset Allocation ein, um sich danach im Kapitel 3 mit den Schwierigkeiten der Korrelationsschätzung auseinanderzusetzen. Abschließend werden die unterschiedlichen Methoden zur Abbildung von Abhängigkeiten im Kapitel 4 beschrieben und dabei auf die aktuelle Forschung eingegangen.

2 Begriffsbestimmung

Für die Darstellung von Abhängigkeiten in der Asset Allocation werden nachstehend kurz die wesentlichen Begriffe definiert, die zur Erläuterung des Themas benötigt werden.

2.1 Asset Allocation

Die Asset Allocation beschreibt, im Gegensatz zur Einzeltitelauswahl, die Strukturierung eines Anlageportfolios nach unterschiedlichen Sektoren, Asset-Komponenten oder Märkten in Form eines Top-Down-Ansatzes.[1] Als Assets sind dabei die unterschiedlichsten Formen der Kapitalanlage, wie etwa Aktien, Anleihen, Immobilien oder auch Kunstgegenstände, zu ver- stehen.[2] Bei der Bildung von Assetklassen ist deren Wahl so zu treffen, dass jede Klasse einer Risikoart, beispielsweise Zinsrisiken, Marktpreisrisiken oder operationelle Risiken, eindeutig zugeordnet werden können.[3] Die Ermittlung des gesamten Risikos hängt von der gewählten Berechnungsmethode ab, auf die im Kapitel 4 näher eingegangen wird. Die Rendite eines Portfolios errechnet sich nach der Formel:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

2.2 Relevante Assetklassen in Sparkassen

Die wesentlichen Assetklassen in einer Sparkasse bestehen aus Rentenpapieren, Aktien, Investmentfonds, Kundenkrediten, Immobilienvermögen sowie Beteiligungen. Durch die unterschiedlichen Größen und Strukturen der Sparkassen zeigt sich hier kein einheitliches Bild in der Zusammensetzung der Vermögensstruktur.[4] Somit lassen sich für Sparkassen auch keine allgemeingültigen Aussagen formulieren, was die Zusammensetzung und Ausgestaltung der Asset Allocation betrifft, sondern es bedarf grundsätzlich der individuellen Betrachtung des jeweiligen Portfolios. Wie bereits ausgeführt, ist den Assetklassen eine Risikoart zuzuordnen. In der nachfolgenden Tabelle werden die vorstehenden Assetklassen mit Beispielen unterlegt und den jeweiligen Risikoklassen zugeordnet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Zuordnung von Assetklassen zu Risikoklassen

2.3 Klassischer Ansatz der Portfoliotheorie

Die Portfoliotheorie nach Markowitz hat zum Ziel, die optimale Zusammensetzung ver- schiedener Assets innerhalb eines Portfolios zu finden und so ein effizientes Portfolio zu er- halten.[5] Dieses wird nach Markowitz als effizient angesehen, wenn es kein anderes Portfolio gibt, das bei gleichem Erwartungswert der Rendite ein geringeres Risiko, bei gleichem Risiko einen höheren Renditeerwartungswert oder sowohl einen höheren Erwartungswert der Rendite als auch ein geringeres Risiko besitzt.[6] Dieses Verfahren wird in der Literatur auch als Mean- Variance-Ansatz beschrieben. Grafisch stellen sich die effizienten Portfolios als der „obere"

Rand der möglichen Rendite-Risiko Kombinationen wie folgt dar:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Darstellung effizienter Rand riskanter Portfolios[7]

3 Herausforderungen der Korrelationsschätzung

Um die Wahl des effizienten Portfolios möglichst genau zu treffen, bedarf es einer präzisen Bestimmung der untereinander bestehenden Korrelationen. Die dabei auftretenden Fragen und Probleme sind nachfolgend dargestellt.

3.1 Neue Anforderungen aufgrund der Finanzmarktkrise

Die Risiken der jeweiligen Assetklassen werden aus der klassischen Lehre heraus jeweils ge- trennt gemessen und separat gesteuert.[8] Zur Ermittlung des gesamten Portfoliorisikos spielen darüber hinaus die Korrelationen eine wesentliche Rolle, welche in Panikphasen, wie etwa der Finanzmarktkrise, gegen +1 streben und damit den Diversifikationseffekt senken.[9] Es ist daher zu untersuchen, welche Aussagekraft diese Methode in Krisenzeiten besitzt. Antoni ging dieser Frage nach und untersuchte, ob das subjektive Empfinden von Anlegern, der Di- versifikationseffekt schwinde in Krisenzeiten auf null, tatsächlich empirisch beweisbar ist. Dazu untersuchte er für unterschiedliche Assetklassen deren Diversifikationseffekte im Ver- lauf der Finanzmarktkrise und kommt zu dem Ergebnis, dass diese zwar nicht stabil sind und in Krisenzeiten auch sinken, aber trotzdem noch weit unter der additiven Betrachtungsweise bleiben.[10]

Die aktuell eingesetzten Steuerungsmethoden bei der Asset Allocation führten während der Finanzmarktkrise nicht immer zu einer treffenden Einschätzung des Gesamtrisikos, sodass die Frage nach alternativen Aggregationsmethoden auftauchte. Eine Untersuchung von Dürr/ Ender zeigt in diesem Fall, dass Copula-Verfahren[11] eine Möglichkeit sein können, um seltene, bisher nicht aufgetretene Extremereignisse adäquat darzustellen.[12]

3.2 Verfahren zur Sch ä tzung

Im Rahmen der Asset Allocation erfolgt eine Schätzung der Parameter Portfoliorendite, Portfoliorisiko sowie die Korrelation zwischen den Assetklassen. Dazu werden grundsätzlich zwei unterschiedliche Kategorien beschrieben. Einerseits besteht die Möglichkeit, die Ein- gabeparameter vor der Optimierung zu schätzen, wie dies zum Beispiel bei dem James-Stein- Schätzer der Fall ist. Hier werden in die Schätzung der Rendite eines Wertpapieres Daten der anderen in der Stichprobe enthaltenen Wertpapiere berücksichtigt. Die einzelnen Renditen schrumpfen hin zum Gesamtmittel, was zu einer Glättung und damit zu weniger extremen Resultaten führt.[13]

Eine andere Kategorie beschreibt die Schätzung der Parameter mit einer Korrektur während oder nach der durchzuführenden Optimierung, wie dies beim Resampling-Verfahren erfolgt. Bei dieser statistischen Auswertungsmethode werden durch Simulation zahlreiche Zufallswerte ermittelt, um so eine Aussage über die Sinnhaftigkeit von Vermögensumschichtungen innerhalb des Portfolios zu bewerten.[14]

Durch den Einsatz von systematischen Schätzverfahren wird das Ziel verfolgt, die immer auftretenden Schätzfehler möglichst gering zu halten. Bei dem in Kapitel 2.3 beschriebenen Mean-Variance-Ansatz wurde in empirischen Studien immer wieder eine hohe Sensitivität gegenüber geringen Änderungen der Eingabeparameter bestätigt. Daher haben Schätzfehler einen hohen Einfluss auf die optimale Verteilung der Assets innerhalb eines Portfolios und wirken sich auf alle drei eingangs genannten Parameter aus. Dies zeigt sich besonders ausgeprägt bei der geschätzten Renditeerwartung.[15]

Der Erfolg einer so gewählten Schätzung und damit der Anlagestrategie wird meist in Relation zu Benchmark-Indizes gemessen, was sich damit begründen lässt, dass die passende Benchmark ein geeigneter Wert zur Schätzung des Rendite-Risiko-Profils eines Anlage- portfolios darstellt. Lediglich bei einer geringen Zahl von Assets mit hohem Gewicht ist dies genauer zu untersuchen und zu hinterfragen.[16]

Um die passende Benchmark zu jeder gewählten Assetklasse zu finden, kann ein Strukturkonsistenztest eingesetzt werden, bei dem zusätzlich zum Rendite-Risiko-Profil auch das[17] zwischen Benchmark und Portfolio untersucht wird.[18]

Nach der Benchmarkauswahl ist die Bestimmung der Inputparameter der erwarteten Rendite und des erwarteten Risikos von großer Bedeutung.[19] Beide können für diejenigen Assetklassen, die zu Marktpreisrisiken führen, relativ gut geschätzt werden, da zahlreiche Indizes vorhanden sind, die ein Portfolio abbilden können.

3.3 Abbildung von Korrelationen bei schlechter Datenlage

Für Assets, die anderen Risikoklassen zugeordnet sind, stellt sich dies schwieriger dar. Dazu zählen bei Sparkassen die Assetklassen Immobilien, Kundenkredite und Beteiligungen. Die Abbildung von Korrelationen stellt hier eine besondere Herausforderung dar. Im Gegensatz zum Zinsrisiko ist die Auswahl geeigneter Benchmarks, die geeignete Referenzen darstellen, für diese Assetklassen deutlich schwieriger.

Ein möglicher Lösungsansatz für Immobilien ist die Erstellung eines institutsspezifischen, synthetischen Immobilienindex. Zum Beispiel bietet die Firma Real I.S. AG mit dem Produkt Realix® die Möglichkeit, die Rendite-Risiko-Werte des eigenen Immobilienbestandes individuell zu bestimmen. Dabei werden als Basis die Marktmieten und Marktrenditen ver- wendet, die zu einem 4-stufigen Total-Return-Index zusammengeführt werden.[20]

Auch bei der Auswahl einer geeigneten Benchmark für das Kreditportfolio zeigen sich mehrere Schwierigkeiten. Zunächst unterscheiden sich die Kreditnehmer in Privatkunden und Unternehmen, die sich wiederum in Großunternehmen sowie kleine und mittlere Betriebe (KMU-Betriebe) unterscheiden. Dies erschwert die adäquate Abbildung von Adressausfall- risiken. Auch hier fehlen zunächst historische Daten, die eine einfache Berechnung ermög- lichen würden.

[...]


[1] Vgl. Rudolph (2003), S. 5.

[2] Vgl. Wiedemann (2003a), S. 136.

[3] Vgl. Ender/ Schmid (2008), S. 4.

[4] Vgl. Sievi/ Sparkassenverband Bayern (Hrsg.) (2004), S. 28.

[5] Vgl. Markowitz (1952), S. 77 ± 91.

[6] Vgl. Wiedemann (2003a), S. 146.

[7] Übernommen aus Rudolph (2003), S. 9.

[8] Vgl. Dürr/ Ender (2008), S. 14.

[9] Vgl. Antoni (2009), S. 111.

[10] Vgl. Antoni (2009), S. 111 ± 114.

[11] Vgl. Kapitel 4.4.

[12] Vgl. Dürr/ Ender (2009), S. 14 ± 19.

[13] Vgl. Ender/ Seese/ Vogel (2009), S. 18.

[14] Vgl. Ender/ Seese/ Vogel (2009), S. 18.

[15] Vgl. Ender/ Seese/ Vogel (2009), S. 16 ± 17.

[16] Vgl. Andrulis/ Ender/ Schmid (2008), S. 7.

[17] Kennzahl für das systematische Risiko einer Investitions- oder Finanzierungsmaßnahme.

[18] Vgl. Andrulis/ Ender/ Schmid (2008), S. 4.

[19] Vgl. Ender/ Schmid (2008), S. 5.

[20] Vgl. Real I.S. AG (2010).

Ende der Leseprobe aus 17 Seiten

Details

Titel
Abbildung von Abhängigkeiten in der Asset Allocation
Hochschule
Hochschule der Sparkassen-Finanzgruppe Bonn
Note
1,7
Autor
Jahr
2010
Seiten
17
Katalognummer
V160482
ISBN (eBook)
9783640735815
ISBN (Buch)
9783640736034
Dateigröße
523 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Asset Allocation, Banksteuerung, wertorientiert
Arbeit zitieren
Alexander Meir (Autor), 2010, Abbildung von Abhängigkeiten in der Asset Allocation, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/160482

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