Academic literature on the topic 'Asset Allokation'

Zusammenfassung: Dieser Artikel zeigt, dass eine Beimischung von Kryptowährungen in ein Portfolio, bestehend aus mehreren deutschen Asset-Klassen, mit Vorsicht zu betrachten ist. Auf Grund einer hohen realisierten Volatilität werden Kryptowährungen unter einem Markowitz- und Risikoparitätsansatz nur geringfügig in ein Referenzportfolio aufgenommen. Gleichzeitig wird die Aufnahme der Kryptowährungen durch Mean-Variance-Spanning-Tests nicht unterstützt. Ferner stellt die Handelbarkeit dieser neuen Asset-Klasse sowie ihre Datenverfügbarkeit Probleme dar, die die Ergebnisse verfälschen könnte. Summary: This article shows that the inclusion of cryptocurrencies to a portfolio consisting of several German asset classes should be viewed with caution. Due to a high realized volatility, cryptocurrencies are only marginally included in a reference portfolio constructed by using a Markowitz and a risk-parity approach. At the same time, the inclusion of cryptocurrencies is not supported by mean-variance-spanning tests. Furthermore, the tradability of this new asset class and its data availability pose additional problems such that our disappointing results may be even biased in favor of cryptocurriencies.

In der Dissertation wurde ein innovatives Portfoliomodell entwickelt, welches den Präferenzen einer großen Gruppe von Investoren entspricht, die mit der traditionellen Portfolio Selektion auf Basis von Mittelwertrendite und Varianz nicht zufrieden sind. Vor allem bezieht sich die Unzufriedenheit auf eine sehr spezifische Definition der Risiko- und Wertmaße, die angenommene Nutzenfunktion, die Risikodiversifizierung sowie die Beschränkung des Assetuniversums. Dies erschwert vor allem die Optimierung der modernen Finanzprodukte. Das im Modell verwendete Risikomaß-Ausfallrisiko drückt die Präferenzen der Investoren im Bereich unterhalb der Renditebenchmark aus. Die Renditenabweichung von der Benchmark nach oben werden nicht, wie im Falle des Mittelwertrendite-Varianz-Portfoliomodells, minimiert oder als risikoneutral, wie bei dem Mittelwertrendite-Ausfallrisiko-Portfoliomodell, betrachtet. Stattdessen wird ein Wertmaß, das Chance-Potenzial (Upper Partial Moment), verwendet, mit welchem verschiedene Investorenwünsche in diesem Bereich darstellbar sind. Die Eliminierung der Annahme der normalverteilten Renditen in diesem Chance-Potenzial-Ausfallrisiko-Portfoliomodell erlaubt eine korrekte Asset Allokation auch im Falle der nicht normalverteilten Renditen, die z. B. Finanzderivate, Aktien, Renten und Immobilien zu finden sind. Bei diesen tendiert das traditionelle Mittelwertrendite-Varianz-Portfoliomodell zu suboptimalen Entscheidungen. Die praktische Anwendung des Chance-Potenzial-Ausfallrisiko-Portfoliomodells wurde am Assetuniversum von Covered Calls, Protective Puts und Aktien gezeigt
This thesis presents an innovative portfolio model appropriate for a large group of investors which are not content with the asset allocation with the traditional, mean return-variance based portfolio model above all in term of its rather specific definition of the risk and value decision parameters, risk diversification, related utility function and its restrictions imposed on the asset universe. Its modifiable risk measure – shortfall risk – expresses variable risk preferences below the return benchmark. The upside return deviations from the benchmark are not minimized as in case of the mean return-variance portfolio model or considered risk neutral as in the mean return-shortfall risk portfolio model, but employs variable degrees of the chance potential (upper partial moments) in order to provide investors with broader range of utility choices and so reflect arbitrary preferences. The elimination of the assumption of normally distributed returns in the chance potential-shortfall risk model allows correct allocation of assets with non-normally distributed returns as e.g. financial derivatives, equities, real estates, fixed return assets, commodities where the mean-variance portfolio model tends to inferior asset allocation decisions. The computational issues of the optimization algorithm developed for the mean-variance, mean-shortfall risk and chance potential-shortfall risk portfolio selection are described to ease their practical application. Additionally, the application of the chance potential-shortfall risk model is shown on the asset universe containing stocks, covered calls and protective puts

Die auf Markowitz (1952) zurückgehende Portfoliotheorie ist ohne jeden Zweifel ein bedeutender Themenbereich der modernen finanzwirtschaftlichen Forschung. Zentral beschäftigt sich dieser Bereich mit der Frage, wie ein Anleger sein Vermögen auf unterschiedliche Anlagewerte verteilen soll. Als Ergebnis stellt sich ein optimales Verhältnis aus Rendite und Risiko heraus, wobei das Risiko ausschließlich durch die Varianz der Portfoliorendite erfasst wird. Konkrete Anwendungen dieses Konzeptes erzielen jedoch aufgrund von Schätzfehlern und Stationaritätsannahmen bei der Erwartungsbildung enttäuschende Resultate, speziell im Vergleich zu passiven Anlagestrategien. Die vorliegende Arbeit greift nun beide Aspekte parallel auf. Zum einem werden neben der Varianz auch weitere höhere Momente der Portfoliorenditeverteilung in der optimalen Asset Allokation berücksichtigt, zum anderen werden an Stelle von historischen Renditezeitreihen implizite Informationen aus dem Optionsmarkt für die Erwartungsbildung genutzt. Die Arbeit leistet hierzu methodische, theoretische und empirische Beiträge. Es wird aufgezeigt, wie implizite Informationen in der Asset Allokation mit höheren Momenten zur Anwendung kommen und, im Rahmen von umfangreichen empirischen Studien, dass im Vergleich zur Erwartungsbildung auf Basis historischer Renditezeitreihen implizite Informationen in der Asset Allokation vorzuziehen sind.

In der Dissertation wurde ein innovatives Portfoliomodell entwickelt, welches den Präferenzen einer großen Gruppe von Investoren entspricht, die mit der traditionellen Portfolio Selektion auf Basis von Mittelwertrendite und Varianz nicht zufrieden sind. Vor allem bezieht sich die Unzufriedenheit auf eine sehr spezifische Definition der Risiko- und Wertmaße, die angenommene Nutzenfunktion, die Risikodiversifizierung sowie die Beschränkung des Assetuniversums. Dies erschwert vor allem die Optimierung der modernen Finanzprodukte. Das im Modell verwendete Risikomaß-Ausfallrisiko drückt die Präferenzen der Investoren im Bereich unterhalb der Renditebenchmark aus. Die Renditenabweichung von der Benchmark nach oben werden nicht, wie im Falle des Mittelwertrendite-Varianz-Portfoliomodells, minimiert oder als risikoneutral, wie bei dem Mittelwertrendite-Ausfallrisiko-Portfoliomodell, betrachtet. Stattdessen wird ein Wertmaß, das Chance-Potenzial (Upper Partial Moment), verwendet, mit welchem verschiedene Investorenwünsche in diesem Bereich darstellbar sind. Die Eliminierung der Annahme der normalverteilten Renditen in diesem Chance-Potenzial-Ausfallrisiko-Portfoliomodell erlaubt eine korrekte Asset Allokation auch im Falle der nicht normalverteilten Renditen, die z. B. Finanzderivate, Aktien, Renten und Immobilien zu finden sind. Bei diesen tendiert das traditionelle Mittelwertrendite-Varianz-Portfoliomodell zu suboptimalen Entscheidungen. Die praktische Anwendung des Chance-Potenzial-Ausfallrisiko-Portfoliomodells wurde am Assetuniversum von Covered Calls, Protective Puts und Aktien gezeigt.
This thesis presents an innovative portfolio model appropriate for a large group of investors which are not content with the asset allocation with the traditional, mean return-variance based portfolio model above all in term of its rather specific definition of the risk and value decision parameters, risk diversification, related utility function and its restrictions imposed on the asset universe. Its modifiable risk measure ─ shortfall risk ─ expresses variable risk preferences below the return benchmark. The upside return deviations from the benchmark are not minimized as in case of the mean return-variance portfolio model or considered risk neutral as in the mean return-shortfall risk portfolio model, but employs variable degrees of the chance potential (upper partial moments) in order to provide investors with broader range of utility choices and so reflect arbitrary preferences. The elimination of the assumption of normally distributed returns in the chance potential-shortfall risk model allows correct allocation of assets with non-normally distributed returns as e.g. financial derivatives, equities, real estates, fixed return assets, commodities where the mean-variance portfolio model tends to inferior asset allocation decisions. The computational issues of the optimization algorithm developed for the mean-variance, mean-shortfall risk and chance potential-shortfall risk portfolio selection are described to ease their practical application. Additionally, the application of the chance potential-shortfall risk model is shown on the asset universe containing stocks, covered calls and protective puts.