Nichtparametrische integrierte Rendite- und Risikoprognosen im Asset-Management mit Hilfe von Prädiktorselektionsverfahren

Autori

• Johannes Hildebrandt

Parametri

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• Libri di testo universitari

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Im Asset Management steht die systematische Strukturierung des Anlagekapitals im Fokus. Optimierungskalküle, wie die Portfolio-Selection von Harry M. Markowitz, betrachten Renditen der Anlagealternativen als stochastische Zufallsvariablen und setzen voraus, dass zukünftige Erwartungswerte, Varianzen und Korrelationen bekannt oder annähernd bestimmt werden können. Empirische Befunde deuten darauf hin, dass Renditeschätzungen für das Asset Management wichtiger sind als Risikoschätzungen. Während für Renditeprognosen oft komplexe Modelle verwendet werden, kommen bei Risikoschätzungen häufig historische Varianz-Kovarianz-Matrizen zum Einsatz. Der Zielkonflikt zwischen akzeptiertem Risiko und erwarteter Rendite stellt ein zentrales Problem in der Finanzwirtschaft dar, da die Unsicherheit einer Investition eine bedeutende Rolle spielt. Diese Arbeit untersucht die theoretische Eignung, Umsetzbarkeit und empirische Leistungsfähigkeit der nichtparametrischen Kernregression zur Prognosemodellierung für die Asset Allokation. Die Methodik eignet sich sowohl zur Modellierung von Renditeerwartungen als auch zur Prognose des integrierten Risikos. Zudem werden vielversprechende Ansätze zur nichtparametrischen Selektion relevanter Einflussgrößen analysiert. Ziel ist es, ein statistisch fundiertes und ökonomisch interpretierbares Modell zu entwickeln, das den Zusammenhang nachvollziehbar macht. Die empirische Leistungsfähigkeit wird durch umfan

Lingua: Tedesco

Pubblicato: 2009