Einsatz Von Bayes-Schatzern Im Portfoliomanagement

Diplomarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich BWL - Unternehmensfhrung, Management, Organisation, Note: 1,3, Rheinisch-Westflische Technische Hochschule Aachen, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Theorie der Portfolioselektion wurde durch die Arbeiten von Markowitz revolutioniert. Der Ansatz von Markowitz beruht auf der Idee, dass Investoren abhngig von ihrer Risikoeinstellung ausschlielich auf Basis der erwarteten Renditen und der Varianzen eines Investments ber dessen Realisation entscheiden.
Da diese Renditemomente in der Regel nicht bekannt sind, mssen sie geeignet geschtzt werden. Dabei hat Stein die bemerkenswerte Tatsache bewiesen, dass es, bei unbekannten Renditemomenten, einen besseren Schtzer gibt als den wahrscheinlichsten Wert fr die zuknftige Rendite. Diese Erkenntnis hat entscheidende Auswirkungen auf die Portfoliooptimierung, da die Schtzfehler bei den Renditeerwartungen einen groen Einfluss auf die Portfolioselektion
haben. Es konnte gezeigt werden, dass Markowitz-optimierte Portfolios, die dies nicht bercksichtigen, im Vergleich zu Portfolios mit gleichgewichteten Investments in der Praxis kaum Performancevorteile haben. Daher ist es eine groe Herausforderung Verfahren zu entwickeln, welche Schtzfehler in dem Optimierungsprozess bercksichtigen. Eines dieser Verfahren,
der Bayes-Stein-Schtzer von Jorion, welcher auf dem Theorem von Bayes beruht, ist das Thema dieser Arbeit. Dieser Schtzer geht von zeitlich konstanten Renditen aus. Da jedoch sowohl konjunkturelle Einflsse, als auch unternehmensspezifische Informationen die Erwartungswerte der Renditen beeinflussen, ist es nicht berraschend, dass es starke Hinweise darauf gibt, dass Renditen zeitlich nicht konstant sind. Daher wird in dieser Arbeit auf
Basis des Bayes-Stein-Schtzers ein neuer Schtzer entwickelt, der zeitabhngige Schwankungen von Renditen modelliert.
Zunchst wird die Markowitz-Optimierung kurz erlutert und ein berblick ber die verschiedenen Verfahren zur Einbezie