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Erschienen in:

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Vorstellung der Ansätze zur Portfolio-Optimierung

verfasst von : Jonas Hurm

Erschienen in: Volatilitätsbasierte Hedgefonds-Strategien

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Es wird aufgezeigt, wie bei den nachfolgenden Portfolio-Optimierungen vorgegangen wird. Dabei werden insbesondere die fünf verschiedenen Verfahren nach Stutzer (2000), Kapsos et al. (2011), Favre/Galeano (2002), Shalit/Yitzhaki (1984) sowie Stöckl/Hanke (2014), welche im Rahmen der Optimierungssimulationen Anwendung finden, eingehend erläutert. Alle Ansätze berücksichtigen Schiefe sowie Kurtosis und kommen ohne kritische Verteilungsannahmen aus.

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Nächstes Kapitel Portfolio-Optimierung mittels volatilitätsbasierter Hedgefonds-Strategien

Vgl. Markowitz, 1952, S. 77–91.

Vgl. Favre/Signer, 2002, S. 11 (online). Die Verzerrungen von kapitalmarkttheoretischen Kennzahlen durch höhere Verteilungsmomente sind in Abschnitt 5.2 beschrieben.

Vgl. Amin/Kat, 2001, S. 7 (online).

Vgl. Ernst/Häcker, 2016, S. 670; vgl. hierzu auch: Ernst/Häcker, 2016, S. 678–679; Poddig/Brinkmann/Seiler, 2005, S. 137–138; Poddig/Brinkmann/Seiler, 2005, S. 141–142.

Vgl. Specht/Gohout, 2009, S. 16.

Vgl. Hielscher, 1999, S. 61.

Vgl. Roll, 1992, S. 13; vgl. hierzu auch: Foster/Stutzer, 2003, S. 2 (online).

Anders gesagt wird die Wahrscheinlichkeit einer Outperformance gegenüber der Benchmark maximiert. Vgl. Stutzer, 2000, S. 57.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 55.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 57.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 58.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 57.

Vgl. Foster/Stutzer, 2003, S. 10 (online). Im Excel Solver müssen somit für Theta im Unterschied zu den Gewichtungen negative Werte zugelassen werden.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 58–59.

Vgl. Foster/Stutzer, S. 10 (online).

Vgl. Stutzer, 2000, S. 59.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 56.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 59.

Vgl. Stutzer, 2000, S. 58.

Vgl. Kane et al., 2009, S. 154.

Vgl. Favre-Bulle/Pache, 2003, S. 10 (online); vgl. hierzu auch: Kapsos et al., 2011, S. 2 (online).

Vgl. Kapsos et al., 2011, S. 2–4 (online).

Vgl. Mausser/Saunders/Seco, 2006, S. 2 (online).

Vgl. Kane et al., 2009, S. 154.

Vgl. Keating/Shadwick, 2002, S. 2–3 (online).

Vgl. Favre-Bulle/Pache, 2003, S. 12 (online); vgl. Favre-Bulle/Pache, 2003, S. 34 (online). Mausser/Saunders/Seco, 2006, S. 3 (online) kritisieren an der Omega-Ratio, dass die Festlegung des Mindestanspruchniveaus nicht in jedem Fall eindeutig ist. Sie empfehlen Anwendern insofern die Optimierungen für verschiedene Niveaus von Tau durchzuführen. Vgl. Kane et al., 2009, S. 156.

Vgl. Keating/Shadwick, 2002, S. 12 (online).

Vgl. Kane et al., 2009, S. 156.

Vgl. Kapsos et al., 2011, S. 2 (online).

Vgl. Keating/Shadwick, 2002, S. 2 (online); vgl. Keating/Shadwick, 2002, S. 12 (online).

Vgl. Favre-Bulle/Pache, 2003, S. 12 (online).

Vgl. Huisman/Koedijk/Pownall, 1999, S. 3 (online); vgl. hierzu auch: Gramlich/Peylo/Staaden, 1999, S. 422–424; Gramlich/Peylo, 2000, S. 508–510.

Vgl. Signer, 2005, S. 216.

Vgl. Oehler/Schiefer/Schwindler, 2007, S. 243.

Vgl. Amin/Kat, 2001, S. 7 (online).

Vgl. Favre/Galeano, 2002, S. 8–9 (online); vgl. hierzu auch: Disch/Hanser, 2017, S. 219. Für den Sonderfall normalverteilter Renditen, bei dem Schiefe und Excess Kurtosis null sind, ist \({\text{z}}_{{{\text{CF}}}} \,=\, {\text{z}}_{{\text{c}}}\). Der MVaR entspricht hier insofern dem parametrischen VaR. Vgl. Favre/Galeano, 2002, S. 9 (online).

Vgl. Favre/Galeano, 2002, S. 7 (online).

Vgl. Gregoriou/Gueyie, 2003, S. 81.

Vgl. Disch/Hanser, 2017, S. 220.

Vgl. Favre/Galeano, 2002, S. 7 (online); vgl. hierzu auch: Huisman/Koedijk/Pownall, 1999, S. 10 (online);

Vgl. Tobin, 1958, S. 65–86.

Vgl. Franzen/Schäfer, 2018, S. 195–196.

Vgl. Favre/Galeano, 2002, S. 7–8 (online); vgl. hierzu auch: Huisman/Koedijk/Pownall, 1999, S. 10 (online).

Vgl. Gini, 1921, S. 124–125.

Vgl. Dorfman, 1979, S. 146; vgl. hierzu auch: Cheung/Kwan/Miu, 2007, S. 195.

Vgl. Lerman/Yitzhaki, 1984, S. 363.

Vgl. Cheung/Kwan/Miu, 2007, S. 195; vgl. hierzu auch: Shalit/Yitzhaki, 1984, S. 1449–1468.

Vgl. Bruns/Meyer-Bullerdiek, 2020, S. 49.

Vgl. Shalit/Yitzhaki, 1989, S. 17; vgl. hierzu auch: Shalit/Yitzhaki, 2005, S. 61.

Vgl. Cheung/Kwan/Miu, 2007, S. 195; vgl. hierzu auch: Cheung/Kwan/Miu, 2008, S. 198.

Vgl. Shalit/Yitzhaki, 1989, S. 17. Die zweite Berechnungsweise ist äquivalent zur ersten. Für eine analytische Überführung siehe Cheung/Kwan/Miu, 2008, S. 199–200.

Vgl. Cheung/Kwan/Miu, 2007, S. 199.

Vgl. Shalit/Yitzhaki, 2005, S. 63.

Vgl. Cheung/Kwan/Miu, 2008, S. 201.

Vgl. Shalit/Yitzhaki, 2005, S. 62.

Vgl. Cheung/Kwan/Miu, 2008, S. 199.

Vgl. Shalit/Yitzhaki, 1982, S. 6 (online).

Vgl. Cheung/Kwan/Miu, 2007, S. 194.

Vgl. Meinhardt, 2019, S. 10 (online); vgl. hierzu auch: Mahalanobis, 1927, S. 301–333. Eine Zufallsvariable wird standardisiert, in dem sie um ihren Mittelwert bereinigt und danach durch ihre Standardabweichung geteilt wird \({\text{(z}} \,=\, \frac{{{\text{x}} - \upmu }}{\upsigma }{)}\). Vgl. Wooldridge, 2013, S. 736.

Vgl. Mahalanobis, 1936, S. 49–55.

Vgl. Kritzman/Li, 2010, S. 30–31; vgl. hierzu auch Stöckl/Hanke, 2014, S. 79; De Maesschalck/Jouan-Rimbaud/Massari, 2000, S. 8; Mitchell/Krzanowski, 1985, S. 466.

Vgl. Kritzman/Li, 2010, S. 30; vgl. hierzu auch Stöckl/Hanke, 2014, S. 78; McLachlan, 1999, S. 20.

Vgl. Kritzman/Li, 2010, S. 30; vgl. hierzu auch: Stöckl/Hanke, 2014, S. 78.

Vgl. Kritzman/Li, 2010, S. 31; vgl. hierzu auch: Kritzman/Li, 2010, S. 36.

Vgl. Stöckl/Hanke, 2014, S. 79–80.

Vgl. Stöckl/Hanke, 2014, S. 79.

Vgl. Kritzman/Li, 2010, S. 30.