16.03.2006 · Die gängigen Modelle zur Portfolio-Optimierung sind alt. Wissenschaftler haben längst neue finanzanalytische Modelle entwickelt, die Fortschritte im Risikomanagement und bei den Renditen verheißen.
Von Benedikt FehrRichtlinien für Lesermeinungen
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Sehr interessanter Ansatz! Der vor allem risikoavers orientierte (institutionelle) Anleger interessieren sollte.
http://www.peter-udo-schroeder.homepage.t-online.de/
Leiter des
www.derivate-award.de
Also darauf, dass die Standardabweichung eine unglückliche Maßeinheit ist, weil sie Verlust- wie Gewinnmöglichkeiten gleichermaßen als "Risiko" einschätzt, haben wir bei unseren ersten quantitativen Finanzmodellen schon Ende der 70er Jahre hingewiesen (aber davon zeigte sich die "Wissenschaft" völlig unbeeindruckt) und auch schon alternative Konzepte entwickelt, die dem jetzt als "neu" vorgeschlagenen "Tail"-Modell verblüffend ähnlich sind. Vorteil von Standardabweichung und "Normalverteilung" (und vergleichbaren Verteilungen) bleibt die elegante rechentechnische Verarbeitungsmöglichkeit und ihre nahtlose Integration in mathematische Analyse- und Optimierungsverfahren.
Grundsätzlich gilt aber bei allen mathematischen Modellen: Garbage in- garbage out ! Die Prognosekraft ist nur so gut wie der Input. Letztlich handelt es sich bei den quantitativen Modellen nur um Verfahren, die den Entscheidungs/Analyseprozess objektivieren (unter bestimmten Modellannahmen). Das ist zwar nicht viel, führt aber zu diszipliniertem und überprüfbarem Arbeiten. Grundsätzlich gilt aber an der Börse: es gewinnt derjenige, der frühestmöglich die besten (Hintergrund)-informationen hat. Die Modelle können nur verfeinern oder Alternativen besser vergleichbar machen.
hierzu verweise ich auf das Buch "Fraktale und Finanzen" von Mandelbrot, dem Senior dieser Gedanken
Unsicherheitsfaktoren als Ausweg aus Vergangenheitsbetrachtung
Natürlich haben der Artikel und mein Vor-Kommentator Recht, wenn die unzureichende Annäherung kritisiert wird - ABER der entscheidende Punkt wurde auch im Artikel genannt: dir Praktizierbarkeit des Ganzen. Da ist die Gauss-Kurve schlicht ungeschlagen!
Vielmehr würde ich die reine Betrachtung der Vergangenheitswerte als einzige Datenquelle kritisieren wollen. Warum nicht zukünftige Risiken durch zusätzliche Faktoren abdecken? Moderne Beispiele sind hier die Generierung von Monta-Carlo-Reihen, etc.
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