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 & Themen
Die vorliegende Masterarbeit untersucht den ökonomischen Mehrwert dynamischer Volatilitäts-Timing-Strategien im Vergleich zu statischen Portfolioansätzen. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, ob durch eine kontinuierliche Anpassung der Portfoliogewichtung basierend auf geschätzten Varianzen und Kovarianzen eine bessere Risiko-Rendite-Performance erzielt werden kann.
- Grundlagen der modernen Portfoliotheorie nach Markowitz
- Methoden zur Schätzung der Varianz-Kovarianz-Matrix
- Umsetzung dynamischer Volatilitäts-Timing-Strategien
- Messung des ökonomischen Wertes mittels Nutzenprämien
- Empirische Untersuchung anhand von Futures (Aktien- und Rohstoffmarkt)
Auszug aus dem Buch
4.4.2 Modellierung der Varianz-Kovarianz-Matrix nach Fleming et al. (2001)
Für die Umsetzung der dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie soll neben der einfachen historischen Schätzung der Varianz-Kovarianz-Matrix ein zeitabhängiges Schätzverfahren angewandt werden. Fleming et al. (2001) stellen ein Verfahren vor, das aufgrund entscheidender Vorteile gegenüber anderen Methoden viel Resonanz in der Literatur hervorgerufen hat. Aus diesem Grund wird dieses Verfahren in diesem Abschnitt erläutert und in der nachfolgenden empirischen Studie umgesetzt.
Für die Implementierung ihrer dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie greifen Fleming et al. (2001) auf die von Foster und Nelson (1996) vorgeschlagene Methode zur Berechnung eines univarianten rollierenden Schätzers für den multivariaten Fall zurück und erweitern diese Methode. Der zweiseitig rollierende Schätzer von Fleming et al. (2001) ist im Gegensatz zu den populären multivariaten ARCH- und GARCH-Modellen, die generell stark parametrisiert und schwierig zu schätzen sind, wegen seiner nicht parametrischen Natur verhältnismäßig leicht zu bestimmen. Die allgemeine Form des exponentiell gewichteten Schätzers für die Berechnung der Einzelelemente der Varianz-Kovarianz-Matrix nach Fleming et al. (2001) gestaltet sich wie folgt:
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Einführung in die Thematik der Portfoliooptimierung und Abgrenzung des Forschungsgegenstands.
2 GRUNDLAGEN DER KLASSISCHEN PORTFOLIOTHEORIE: Erläuterung des Markowitz-Ansatzes sowie der theoretischen Grundlagen für Rendite und Risiko.
3 STAND DER FORSCHUNG UND KATEGORISIERUNG DER LITERATUR: Übersicht bisheriger Studien zu Volatilitäts-Timing-Strategien und deren empirische Relevanz.
4 THEORETISCHE UND METHODISCHE ASPEKTE DER EMPIRISCHEN STUDIE: Detaillierte Darstellung der angewandten Schätzmodelle und der Vorgehensweise zur Messung des ökonomischen Wertes.
5 AUFBAU UND ERGEBNISSE DER EMPIRISCHEN UNTERSUCHUNG: Präsentation der Datenbasis sowie der empirischen Ergebnisse der verschiedenen Portfoliostrategien.
6 SCHLUSSBETRACHTUNG: Zusammenfassende Bewertung der Ergebnisse und kritische Reflexion des Nutzens dynamischer Volatilitäts-Timing-Strategien.
Schlüsselwörter
Portfoliooptimierung, Volatilitäts-Timing, Varianz-Kovarianz-Matrix, Markowitz, Rendite-Risiko-Verhältnis, ökonomischer Wert, Sharpe Ratio, Finanzmarktzeitreihen, Heteroskedastizität, Asset-Allokation, Futures, Diversifikation, Schätzrisiko, Nutzenprämie, statistische Schätzverfahren.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Die Arbeit analysiert, ob eine dynamische Anpassung der Portfoliogewichtung auf Basis von Volatilitätsschätzungen einen ökonomischen Mehrwert gegenüber statischen Anlagestrategien bietet.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Themen sind die klassische Portfoliotheorie, Methoden zur Prognose von Volatilitäten und Kovarianzen sowie die Performance-Messung von Anlageportfolios.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Evaluierung, ob durch den Einsatz dynamischer Volatilitäts-Timing-Modelle – spezifisch nach Fleming et al. – die Effizienz eines Portfolios gesteigert werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird eine empirische Studie durchgeführt, die auf historischen Zeitreihen basiert und verschiedene statistische Schätzer für die Varianz-Kovarianz-Matrix vergleicht.
Was wird im Hauptteil der Arbeit erläutert?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen der Portfoliooptimierung, die Literaturübersicht sowie die methodische Herleitung der Schätzverfahren und deren Anwendung in der empirischen Untersuchung.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit am besten?
Portfoliooptimierung, Volatilitäts-Timing, Varianz-Kovarianz-Matrix, ökonomischer Wert und Diversifikation.
Wie unterscheidet sich die Fleming et al. Methode von klassischen Ansätzen?
Sie verwendet einen nicht-parametrischen, exponentiell gewichteten rollierenden Schätzer, der robuster und einfacher zu bestimmen ist als komplexe GARCH-Modelle.
Warum wurde das Zielrenditeportfolio für die Analyse gewählt?
Da das globale Minimum-Varianz-Portfolio eine extreme Risikoaversion voraussetzt, erlaubt das Zielrenditeportfolio eine praxisnähere Analyse des ökonomischen Wertes bei verschiedenen Risikoaversionsgraden.
Welche Rolle spielen die Transaktionskosten in dieser Studie?
Die Studie weist darauf hin, dass hohe Transaktionskosten den ökonomischen Nutzen dynamischer Strategien mindern können, weshalb die häufige Rebalancierung ein kritischer Faktor ist.
- Arbeit zitieren
- Julia Bulgar (Autor:in), 2015, Der ökonomische Wert einer dynamischen Volatilitäts-Timing-Strategie im Portfoliokontext, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/321236
