Das Volatilitäts-Timing verkörpert in Hinblick auf das Portfoliomanagement ein Erfolg versprechendes Forschungsgebiet. Im Gegensatz zu den Markt-Timing-Strategien, die sich größtenteils auf die Schätzungen zukünftiger Renditen anhand verschiedener Input-Parameter stützen, liegt der Schwerpunkt von Volatilitäts-Timing-Strategien auf der Bestimmung der optimalen Portfoliogewichte. Grundlage dafür sind Schätzungen von den zeitlich schwankenden Varianzen sowie Kovarianzen der Portfoliovermögenswerte. Zahlreiche wissenschaftliche Forschungen belegen, dass auf Prognosen der erwarteten Renditen basierende Strategien auf kurzfristige Sicht keine effektiven Ergebnisse liefern bzw. nach der Einberechnung der Transaktionskosten in der Regel keinen ökonomischen Mehrwert erzielen. Die Schätzungen von Renditen sind häufig durch bedeutende Schätzfehler gekennzeichnet. Demzufolge kann das Handeln auf Grundlage solcher Daten negative Konsequenzen für die Asset-Allokation im Portfolio mit sich bringen.
Dagegen existiert eine Vielzahl von Studien, welche die Möglichkeiten der Prognostizierbarkeit des zweiten zentralen Moments der Verteilung in den Fokus rücken. Derartige Schätzungen führen oftmals zu wesentlich besseren Schätzergebnissen und eignen sich darüber hinaus besonders gut für kürzere Zeiträume. In Bereichen wie Portfolio- oder Risikomanagement repräsentieren die Möglichkeiten der Prognosen von Volatilitäten ein sehr beachtliches Themengebiet, das immer mehr an Bedeutung gewinnt. Die Volatilität gehört zu den mit Abstand entscheidendsten Elementen hinsichtlich der Portfoliosteuerung. In diesem Zusammenhang müssen auch die Korrelationen zwischen den einzelnen Assets des Portfolios geschätzt werden.
Die vorliegende Masterarbeit thematisiert sowohl theoretisch als auch anhand einer empirischen Untersuchung die dynamische Volatilitäts-Timing-Strategie in einem portfoliotheoretischen Kontext. Einer der Schwerpunkte dieser Abhandlung liegt auf der Vorstellung und Umsetzung einer Methode zur Schätzung der Varianzen und Kovarianzen aus der Literatur. Unter anderem wird ein Ansatz zur Messung des ökonomischen Wertes gegenüber einer passiven Strategie vorgeschlagen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 EINLEITUNG
- 2 GRUNDLAGEN DER KLASSISCHEN PORTFOLIOTHEORIE
- 2.1 RENDITE UND RISIKO EINES PORTFOLIOS
- 2.2 MODERNE PORTFOLIOTHEORIE NACH MARKOWITZ
- 2.2.1 Annahmen
- 2.2.2 Modellgrundlagen
- 2.2.3 Diversifikationseffekt
- 2.2.4 Effizienzkurve
- 2.2.5 Mathematische Bestimmung eines optimalen Portfolios
- 2.3 PRAXISTAUGLICHKEIT UND GRENZEN DES MODELLS
- 3 STAND DER FORSCHUNG UND KATEGORISIERUNG DER LITERATUR
- 3.1 IDENTIFIKATION DER RELEVANTEN LITERATUR
- 3.2 ANALYSE DER IDENTIFIZIERTEN LITERATUR IN BEZUG AUF DIE VOLATILITÄTS-TIMING-STRATEGIEN
- 4 THEORETISCHE UND METHODISCHE ASPEKTE DER EMPIRISCHEN STUDIE
- 4.1 VOLATILITÄTS-TIMING IM PORTFOLIOKONTEXT
- 4.2 BERECHNUNG OPTIMALER PORTFOLIOGEWICHTUNGEN
- 4.3 CHARAKTERISTIKEN DER FINANZMARKTZEITREIHEN
- 4.4 SCHÄTZUNG DER VARIANZ-KOVARIANZ-MATRIX
- 4.4.1 Bestimmung der historischen Varianz-Kovarianz-Matrix
- 4.4.2 Modellierung der Varianz-Kovarianz-Matrix nach Fleming et al. (2001)
- 4.5 SHARPE RATIO FÜR DIE PERFORMANCE-MESSUNG
- 4.6 DIE ERMITTLUNG DES ÖKONOMISCHEN WERTES DER VOLATILITÄTS-TIMING-STRATEGIE
- 5 AUFBAU UND ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG
- 5.1 DATENBESCHREIBUNG
- 5.2 ANALYSE DES DATENSATZES
- 5.2.1 Deskriptive Statistiken der Datensätze
- 5.2.2 Autokorrelation, Volatilität, Kovarianz und Heteroskedastizität der Daten
- 5.3 ALLGEMEINE VORGEHENSWEISE
- 5.4 ERGEBNISSE DER UNTERSUCHUNG
- 5.4.1 Die Ergebnisse der Schätzung der Varianz-Kovarianz-Matrix nach FKO
- 5.4.2 Vergleich von globalen Minimum-Varianz-Portfolios
- 5.4.3 Vergleich von Zielrenditeportfolios
- 5.4.4 Ökonomischer Wert der dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie
- 6 SCHLUSSBETRACHTUNG
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht den ökonomischen Wert einer dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie im Portfoliokontext. Ziel ist es, die Performance einer solchen Strategie im Vergleich zu traditionellen Portfoliomodelle zu analysieren und den ökonomischen Mehrwert zu quantifizieren.
- Moderne Portfoliotheorie nach Markowitz und ihre Annahmen
- Volatilitäts-Timing-Strategien und ihre Anwendung im Portfoliomanagement
- Empirische Analyse der Performance einer dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie
- Schätzung der Varianz-Kovarianz-Matrix und ihre Auswirkungen auf die Portfoliooptimierung
- Bewertung des ökonomischen Werts der Volatilitäts-Timing-Strategie
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in die Thematik und erläutert die Relevanz von Volatilitäts-Timing-Strategien im Portfoliomanagement. In Kapitel 2 werden die Grundlagen der klassischen Portfoliotheorie nach Markowitz dargestellt, einschließlich der Annahmen, Modellgrundlagen und der Diversifikationseffekte. Kapitel 3 präsentiert einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und kategorisiert die relevante Literatur im Bereich der Volatilitäts-Timing-Strategien. Kapitel 4 beschreibt die theoretischen und methodischen Aspekte der empirischen Studie, einschließlich der Modellierung der Varianz-Kovarianz-Matrix und der Performance-Messung mithilfe der Sharpe Ratio. Kapitel 5 zeigt die Ergebnisse der empirischen Untersuchung, die auf einem Datensatz von Aktienrenditen basieren. Die Ergebnisse werden diskutiert und der ökonomische Wert der dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie wird quantifiziert. Schließlich werden in Kapitel 6 die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und die Limitationen der Studie werden diskutiert.
Schlüsselwörter
Volatilitäts-Timing, Portfoliooptimierung, Moderne Portfoliotheorie, Varianz-Kovarianz-Matrix, Sharpe Ratio, Empirische Analyse, Ökonomischer Wert, Risikomanagement, Finanzmärkte.
- Quote paper
- Julia Bulgar (Author), 2015, Der ökonomische Wert einer dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie im Portfoliokontext, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/321236
