Aktives Investmentportfolio-Management

Erfolgreiche Investmentportfolio-Manager, die zum Beispiel Investmentkapital langfristiger an sich binden als ihre Wettbewerber oder überdurchschnittliche Provisionen erwirtschaften, wissen, wie wichtig es ist, effektive, auf die Investmentziele ihrer Kunden maßgeschneiderte Investmentprozesse einsetzen zu können. Bedingt durch statische, inflexible Prozesse ist es ihnen jedoch häufig nicht möglich, auch nur annähernd die mitunter komplexen Kundenanforderungen an Investmentziele oder -beschränkungen erfüllen zu können.

Will man versuchen, die Anforderungen an das Investmentportfolio-Management zu strukturieren und in ein allgemeines Zielsystem¹ einfließen zu lassen, ist es zweckmäßig, zunächst von den spezifischen Interessenlagen der einzelnen Anspruchsgruppen auszugehen.

Im letzten Kapitel wurden die von den Investoren verfolgten („tatsächlichen“) Investmentziele¹ identifiziert. Für sieben verschiedene Typen von Investoren wurden individuelle Muster von Investmentzielen entlang der grundlegenden Zieldimensionen Ertrag, Risiko, Liquidität und Anlagehorizont sowie Regulation identifiziert. Ein Investmentportfolio-Managementprozess ist hierbei umso “effektiver”², je besser er die tatsächlichen Investmentziele der Investoren zu erfüllen vermag. Die anzustrebende, möglichst hohe Effektivität des gesamten Investmentportfolio-Managementprozesses hängt dabei von der Effektivität seiner sämtlichen Teilprozesse ab. Ähnlich eines Weges, der sich im Laufe einer Reise des Öfteren verzweigt, haben jedoch insbesondere die frühen Prozessschritte besonderen Einfluss auf den Gesamtprozess. Denn die potentielle Effektivität nachgeordneter Prozessschritte ist von der realisierten Effektivität vorgeordneter Prozessschritte i. d. R. abhängig. Daher ist einer der wesentlichen Gründe, warum ein Investmentportfolio-Managementprozess in seiner Gesamtheit zu nicht effektivem Investmentverhalten führen kann, die ineffektive Spezifizierung der Investmentziele als Prozesseingangsgrößen. Dieser Zusammenhang wird häufig als “Garbage-in-Garbage-out”-Prinzip bezeichnet.³ Eine möglichst effektive Zielmodellierung ist somit notwendige Voraussetzung für einen zieleffektiven Optimierungsprozess. Ausschlaggebend ist hierbei die Fähigkeit, die oftmals in qualitativer Form identifizierten, tatsächlichen Investmentziele für den mvestmentportfolio-Managementprozess geeignet quantitativ verfügbar zu machen und in Form eines kohärenten Zielmodells effektiv formal zu modellieren. Die Modellierung der Investmentziele ist dabei notwendige Voraussetzung für eine anschließende Optimierung des gesamten Investmentportfolio-Managementprozesses.

Voraussetzung eines durchgängig auf Strategische Investmentfelder (SIF) basierten Investmentportfolio-Managementprozesses ist die Fähigkeit der Optimierung SIF-basierter Investmentportfolios. Was aber sind die Anforderungen, die an SIF-fähige Optimierungsmodelle zu stellen sind? Mit dieser Frage beschäftigt sich der erste Abschnitt 4.1 dieses Kapitels. In dem sich anschließenden Kapitel 4.2 wird analysiert, inwieweit die existierende finanzwirtschaftliche Forschung diese Anforderungen erfüllen kann bzw. Teillösungsbeiträge liefern kann. Die verbleibende Lücke zwischen den Anforderungen einerseits und den Möglichkeiten traditioneller, assetklassenbasierter Optimierungsmodelle andererseits schließlich bestimmt den Forschungsbedarf (Kapitel 4.3).

Im letzten Kapitel wurden die Grenzen traditioneller Optimierungsmodelle aufgezeigt. Es wurde deutlich, dass traditionelle Optimierungsmodelle häufig überfordert sind, sobald eine höhere Anzahl voneinander unabhängiger exogener Variablen in das Modell integriert werden sollen. Im Zentrum dieser Arbeit stehen dabei insbesondere solche konzeptionell vorhersehbaren Modellveränderungen, wie sie sich häufig aus komplexen SIF-basierten Investmentportfolios ergeben. Eine Fraktionierung des Optimierungsproblems in Kaskaden könnte helfen, diejenigen Teile der SIF, die nicht innerhalb des traditionellen Optimierungsrahmens intertemporal optimiert werden können, zu parametrisieren und im Rahmen einer zweiten¹ Optimierungskaskade dynamisch zu optimieren.

Bisher lag der Fokus dieser Arbeit auf der Modellierung von Investorzielsystemen auf Basis von SIF sowie auf dem anschließenden Optimieren dieses SIF-basierten Optimierungsmodells. Modellierung und Optimierung alleine sind jedoch kein Garant für den Investmenterfolg. Vielmehr ist über diese Fähigkeiten hinaus entscheidend, wie gut ein Investment-Management-Unternehmen die erforderlichen Eingangsdaten des Modells bestimmen kann.

Investmentmanagern fällt es häufig schwer, ihre Investmentprozesse an komplexe, individuelle Bedürfnisse ihrer Kunden anzupassen. Denn dies erfordert immer öfter die Fähigkeit, die zeitliche und örtliche Dynamik der aus diesen Bedürfnissen resultierenden Investmentziele integriert in der Portfoliooptimierung abzubilden. Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, wie Investmentmanager durch die Integration dynamischer, derivatebasierter Investmentstrategien in die Portfoliooptimierung dieses Ziel erreichen und so zu effektiveren Investmentportfolio-Prozessen gelangen können.