Zur Prognose von Kapitalmarkt-Preisen
Project Description
Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, die folgenden Teilschritte zu untersuchen: a) Zuverlässigkeit qualitativer Schätzungen von Finanz- und Nicht-Finanzexperten, b) Prognosekraft einer Erweiterung des konsumbasierten Asset-Pricing Modells, c) und Performance eines um die Berücksichtigung von Prognosen erweiterten Portfolio-Optimierungsmodells in seiner Eignung für das Wealth Management.
Der erste Teilschritt der Analyse basiert auf dem sogenannten Livingston-Panel, eine Umfrage von Experten aus verschiedenen Fachbereichen. Teilnehmer des Panels liefern Schätzungen der wichtigsten Kennzahlen des amerikanischen Marktes, darunter Prognosen für den erwarteten Stand des Gesamtmarktindexes in 6 und 12 Monaten. Die Qualität der Prognosen wird in dieser Analyse anhand von Schätzungen einzelner Fachbereichsteilnehmer anstelle eines aggregierten Masses untersucht. Die Ergebnisse enthüllen signifikante Unterschiede und zeigen, dass Akademiker qualitativ bessere Prognosen liefern als Investment Banker.
Der zweite Teilschritt des Forschungsprojektes setzt sich die Modifizierung des konsumbasierten Asset-Pricing-Modells (CCAPM) als Ziel. Mit Hilfe einer Proxyvariablen können empirische Ungereimtheiten des klassischen CCAPM behoben werden. Dadurch lässt sich das Modell so ausrichten, dass es für die Erstellung von Prognosen genutzt werden kann. Erste Berechnungen weisen zwar keine hohe Prognosekraft auf, die Ergebnisse deuten jedoch auf stark schwankende Risikoaversion der Marktteilnehmer hin.
Der dritte Teilschritt des Forschungsprojektes beschäftigt sich mit dem Aufbau eines Portfolio-Optimierungsmodells, welches um die Berücksichtigung von Prognosen erweitert wird. Dies erfolgt auf der Basis des bekannten Black-Litterman (BL) Ansatzes. Den grundlegenden Fortschritt im Vergleich zur existierenden Literatur bietet die quantitative Einbindung des Konfidenzniveaus in das BL-Modell. Ergebnisse zeigen, dass diese Innovation zu einer verbesserten Portfolio-Optimierung führ
Der erste Teilschritt der Analyse basiert auf dem sogenannten Livingston-Panel, eine Umfrage von Experten aus verschiedenen Fachbereichen. Teilnehmer des Panels liefern Schätzungen der wichtigsten Kennzahlen des amerikanischen Marktes, darunter Prognosen für den erwarteten Stand des Gesamtmarktindexes in 6 und 12 Monaten. Die Qualität der Prognosen wird in dieser Analyse anhand von Schätzungen einzelner Fachbereichsteilnehmer anstelle eines aggregierten Masses untersucht. Die Ergebnisse enthüllen signifikante Unterschiede und zeigen, dass Akademiker qualitativ bessere Prognosen liefern als Investment Banker.
Der zweite Teilschritt des Forschungsprojektes setzt sich die Modifizierung des konsumbasierten Asset-Pricing-Modells (CCAPM) als Ziel. Mit Hilfe einer Proxyvariablen können empirische Ungereimtheiten des klassischen CCAPM behoben werden. Dadurch lässt sich das Modell so ausrichten, dass es für die Erstellung von Prognosen genutzt werden kann. Erste Berechnungen weisen zwar keine hohe Prognosekraft auf, die Ergebnisse deuten jedoch auf stark schwankende Risikoaversion der Marktteilnehmer hin.
Der dritte Teilschritt des Forschungsprojektes beschäftigt sich mit dem Aufbau eines Portfolio-Optimierungsmodells, welches um die Berücksichtigung von Prognosen erweitert wird. Dies erfolgt auf der Basis des bekannten Black-Litterman (BL) Ansatzes. Den grundlegenden Fortschritt im Vergleich zur existierenden Literatur bietet die quantitative Einbindung des Konfidenzniveaus in das BL-Modell. Ergebnisse zeigen, dass diese Innovation zu einer verbesserten Portfolio-Optimierung führ
