Portfolio optimization under solvency II: a multi-objective approach incorporating market views and real-world constraints

Der Artikel befasst sich mit der Herausforderung, eine optimale Anlagestrategie für Finanzinstitute im Rahmen der Solvency-II-Vorschriften zu finden. Es beginnt mit einem Überblick über die von Markowitz vorgeschlagene traditionelle Mittelwertvarianzanalyse und ihre Grenzen. Anschließend führt der Autor einen multiobjektiven Ansatz ein, der Marktansichten und Sachzwänge aus der realen Welt einbezieht, wobei er die Entropie-Pooling-Methode verwendet, um diese Inputs mit einem internen Modell zu verschmelzen. Der Ansatz wird auf das Portfolio eines Nichtlebensversicherungsunternehmens angewendet und berücksichtigt zwei Optimierungsprobleme: ein dreiobjektives Problem, das die Solvency Capital Requirement (SCR) minimiert, die Varianz der Basic Own Funds (BOF) und die Maximierung der Portfoliorendite sowie ein zweiobjektives Problem, das die Varianz der BOF minimiert und die Rendite maximiert, während SCR als Beschränkung betrachtet wird. Die Optimierung erfolgt mithilfe eines multiobjektiven genetischen Algorithmus, und die Ergebnisse werden anhand von Performance-Metriken und statistischen Tests ausgewertet. Der Artikel schließt mit der Hervorhebung der Vorteile des vorgeschlagenen Ansatzes und Hinweisen auf zukünftige Forschungsrichtungen.