Quantitatives Investment Management und Portfoliooptimierung

Der Fokus der vorliegend kumulativen Dissertation lässt sich in drei Teilbereiche unterteilen. Die ersten beiden Teile befassen sich mit der Reduzierung von Schätzfehlern in Bezug auf Rendite und Varianz-Kovarianz Matrix. Hierbei wird in einem ersten Schritt auf dem Black-Litterman Modells aufgebaut um quantitative Renditeprognosen und implizite Konfidenzen mit Hilfe des OLS Verfahrens in die Portfoliooptimierung einzubauen. Innerhalb einer Simulationsanalyse wird das Model auf seine Annahmen hin erfolgreich getestet und seine Charakteristika analysiert. Die zweite Arbeit befasst sich mit den Schätzfehlern bezogen auf die Varianz-Kovarianz Matrix. Hierzu werden eine Reihe von Garch, Shrinkage, Options-basierte und alternative Modelle auf diversen Aktienmärkte und Portfoliogrössen hin getestet. Das dritte Paper befasst sich mit der Annahme, dass inländische Investitionen frei von Währungsrisiko sind. Aufgrund der international generierten Cashflows ist diese Annahme fraglich und es ist geplant durch einen modelltheoretischen Ansatz diese Annahme zu widerlegen. Abschliessend befasst sich die vierte Arbeit mit dem Prinzipal-Agentenproblem im delegierten Portfoliomanagement. Mit Hilfe des Black-Litterman Verfahrens soll eine restriktionsbasierte Alternative zu optimalen Verträgen aufgezeigt werden.