Optimieren eines SIF-basierten Investmentportfolios durch kaskadenförmige dynamische Optimierung

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 zweiten

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Optimierungskaskade dynamisch zu optimieren.