Die von Markowitz und Tobin in den 1950er Jahren entwickelte Theorie der Portfolio Selection („Markowitz-Modell“) stellt heute einen der zentralen Grundpfeiler der modernen Investitions- und Finanzierungstheorie dar. Bei der praktischen Anwendung des Markowitz-Modells kann es allerdings zu gravierenden praktischen Problemen kommen, so dass manche Portfoliomanager schnell enttäuscht von einer weiteren Verwendung dieses Ansatzes absehen könnten. Die Probleme liegen im Wesentlichen in drei sich gegenseitig verstärkenden Eigenschaften des Markowitz-Modells.
Erstens neigt das Modell zu extremen Portfolioallokationen, gewichtet also Assets mit hoher erwarteter Rendite, niedrig geschätztem Risiko und geringen prognostizierten Kovarianzen mit anderen Assets im Portfolios sehr hoch. Das Ergebnis einer Portfoliooptimierung sind oftmals Portfolios mit sehr hohen Kapitalallokationen auf nur wenige Assets, was jeglicher ökonomischen Intuition zuwider läuft.
Zweitens erweist sich das Modell als extrem sensitiv gegenüber kleinen Änderungen in den Inputparametern der Optimierung (erwartete Renditen, zukünftige Varianzen und Kovarianzen). Geringfügige Änderungen der Inputparameter führen zumeist zu sehr großen Änderungen bei den „optimalen“ Portfoliogewichten. Dies erscheint einerseits dem Anwender vor dem Hintergrund nur geringer Änderungen der Eingangsdaten wenig plausibel, andererseits sind damit auch erhebliche Transaktionen und damit verbundene Kosten verknüpft.
Drittens basiert das Modell auf prognostizierten Größen, nämlich für den Renditeerwartungswert und die Varianz-Kovarianz-Matrix der Assetrenditen. Diese sind aber zwangsläufig mit Fehlern behaftet. Zusammen mit den ersten beiden Eigenschaften führt dies zu einem kuriosen Ergebnis: Im „optimalen“ Portfolio werden gerade diejenigen Assets besonders stark über- bzw. untergewichtet, für welche die Prognose- oder Schätzfehler am größten sind. Plakativ spricht man hier auch von der „error maximization“ Eigenschaft des Markowitz-Modells.
Ausgehend von dem geschilderten Kontext der Arbeit setzt der Verfasser sich die Ziele: (i) die Probleme des Markowitz-Modells systematisch zu identifizieren, (ii) die in der Literatur bislang erarbeiteten Lösungsansätze umfassend zu erheben und zu systematisieren und (iii) diese in umfangreichen Monte Carlo Simulationen und empirischen Studien zu testen. Die Kernfrage lautet dabei, ob die derzeit bekannten Lösungsansätze das Problem beseitigen und welcher davon am besten geeignet erscheint.
Lesen Sie aus diesem Buch einen Ausschnitt des Kapitels Lösungsansätze mit freundlicher Genehmigung des Uhlenbruch Verlags.
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