Die Zusammenstellung eines optimalen Portfolios unter Risiko- und Ertragsgesichtspunkten ist eine klassische Fragestellung im Portfoliomanagement. Dabei liegt das Ziel in der Ermittlung der optimalen Asset Allocation, d.h. der bestmöglichen Aufteilung des Vermögens auf verschiedene Anlageklassen, wie z.B. Aktien, Anleihen und Immobilien. Während diese Aufteilung bei der taktischen Asset Allcoation auf einen kurzfristigen Zeithorizont ausgelegt ist, ist die Zielsetzung im Rahmen einer strategischen Asset Allcoation die optimale Vermögensaufteilung auf langfristige Sicht. Welche Aufteilung aber tatsächlich optimal ist, hängt von den realisierbaren Renditen und Risiken der Anlagemöglichkeiten ab. Die entsprechenden Rendite-Risiko-Beziehungen werden anhand eines Vektor-Autoregressiven-Modells erläutert.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Autoregressive Modelle
- Stationarität
- Autoregressives Modell höherer Ordnung, AR(p)-Modell
- Autoregressives Modell erster Ordnung, AR(1)-Modell
- Vektorautoregressive Modelle
- Vektorautoregressives Modell erster Ordnung, VAR(1)-Modell
- Vektorautoregressives Modell höherer Ordnung, VAR(p)-Modell
- Vorteile Vektorautoregressiver Modelle
- Portfoliotheorie
- Klassische Portfoliotheorie nach Markowitz
- Effiziente Portfolios
- Portfoliooptimierung nach Tobin
- Kennzahlen
- Das Kurs-Gewinn-Verhältnis
- Die Dividendenrendite
- Der kurzfristige Nominalzinssatz
- Risiko und Rendite in vektorautoregressiven Modellen
- Dynamik von Renditen und Vorhersagevariablen
- Vergleich des VAR(1)-Modells der Renditedynamik mit der traditionellen Sicht der Risiko-Rendite-Beziehungen
- Zweiperiodiges Beispiel
- Mehrperiodige Momente in einem VAR(1)-Modell
- Bedingte k-periodige Momente
- Bedingte k-periodige Momente von Renditen
- Praktische Modellierung der Renditedynamik
- Modellaufstellung
- Statistische Kennziffern
- Die t-Statistik
- Der Determinationskoeffizient
- Auswertung der VAR-Schätzung
- Risikoeinschätzung bei einem mehrperiodigen Planungshorizont
- Einperiodige Erwartungswert-Varianz-Analyse
- Einperiodige Erwartungswert-Varianz-Analyse ohne risikolose Anlage
- Einperiodige Erwartungswert-Varianz-Analyse mit risikoloser Anlage
- Erwartungswert-Varianz-Allokation über den Anlagehorizont
- Kritik und Erweiterungsansätze des VAR-Modells
- Zusammenfassung wesentlicher Resultate und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Masterarbeit befasst sich mit der Analyse der Terminstruktur von Rendite-Risiko-Beziehungen. Ziel ist es, die dynamische Entwicklung von Renditen und Risiko anhand von vektorautoregressiven Modellen (VAR-Modelle) zu untersuchen und die Implikationen für die Portfoliooptimierung zu erörtern.
- Anwendung und Interpretation von VAR-Modellen zur Analyse der Renditedynamik
- Untersuchung der Beziehung zwischen Risiko und Rendite im Kontext von VAR-Modellen
- Entwicklung von Portfoliooptimierungsstrategien basierend auf den Ergebnissen der VAR-Analyse
- Bewertung der Stärken und Schwächen des VAR-Modells für die Analyse von Rendite-Risiko-Beziehungen
- Diskussion von Erweiterungsansätzen des VAR-Modells
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in die Thematik und einer Definition der zentralen Begriffe. Im zweiten Kapitel werden autoregressive Modelle (AR-Modelle) vorgestellt, die als Grundlage für die VAR-Modelle dienen. Kapitel drei widmet sich den VAR-Modellen und ihren Vorteilen für die Analyse von Zeitreihen. Kapitel vier behandelt die Portfoliotheorie und die klassischen Ansätze zur Portfoliooptimierung. Kapitel fünf stellt relevante Kennzahlen zur Beschreibung von Risiko und Rendite vor. Kapitel sechs untersucht die Beziehung zwischen Risiko und Rendite im Kontext von VAR-Modellen und zeigt die dynamische Entwicklung von Renditen und Vorhersagevariablen auf. Kapitel sieben behandelt die praktische Modellierung der Renditedynamik mit VAR-Modellen und die Auswertung der Schätzergebnisse. Kapitel acht und neun widmen sich der Einperiodigen und Mehrperiodigen Erwartungswert-Varianz-Analyse, die als Grundlage für die Portfoliooptimierung dienen. Kapitel zehn diskutiert Kritikpunkte und Erweiterungsansätze des VAR-Modells. Abschließend werden die wesentlichen Resultate der Arbeit zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsarbeiten gegeben.
Schlüsselwörter
Die Masterarbeit beschäftigt sich mit den zentralen Themen der Finanzwirtschaft: Rendite, Risiko, Portfoliooptimierung, vektorautoregressive Modelle (VAR-Modelle), Zeitreihenanalyse, Erwartungswert-Varianz-Analyse, dynamische Modellierung, Finanzmärkte und Anlageentscheidungen.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2012, Die Terminstruktur von Rendite-Risiko-Beziehungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/307137
