Auszug
Das nachfolgende Kapitel widmet sich zwei zentralen Untersuchungszielen: Zum einen werden die verschiedenen Varianz-Kovarianz-Schätzer hinsichtlich ihrer Schätzqualität evaluiert (Kapitel 5.1) und zum anderen wird der ökonomische Wert der dynamischen Anpassung der Portfolios aufgrund der Schätzungen der zweiten zentralen Momente der Renditeverteilung analysiert (Kapitel 5.1 und 5.2).335
Zum Aufbau der Untersuchung vgl. Kapitel 4.1.
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Literatur
Zur Herleitung und genauen Begründung der Prüfgröße vgl. Memmel (2004), S. 144f.
Werden Transaktionskosten in der Betrachtung berücksichtigt, sind die Portfolios nicht mehr optimal im Sinne des μ-σ-Ansatzes. Die dynamischen Strategien werden entsprechend suboptimal, sobald Transaktionskosten berücksichtigt werden. Die dargestellten Ergebnisse lassen daher Spielraum für weitere Verbesserungen. Lynch / Balduzzi (2000) und Balduzzi / Lynch (1999) befassen sich in diesem Zusammenhang näher mit der Thematik, wie Portfoliogewichte unter Berücksichtigung von Transaktionskosten optimal angepasst werden können.
Vgl. Gomber/ Schweickert (2002), S. 488.
Vgl. Jagannathan/Ma (2003), S. 1667–1669.
Vgl. Haugen (1990), S. 1–3. Weitere Untersuchungen zu dieser Thematik finden sich u.a. bei Gerke / Mager/Röhrs (2005), S. 97–99; Moftakhar (1994), S. 53ff.; Kleeberg (1993), S. 160–164; Winston (1993), S. 27–34; Vangelisti (1992), S. 1–3 sowie Haugen / Baker (1991), S. 39.
Zu ähnlichen Ergebnissen kommen auch Levy / Ritov (2001), S. 3. Die Autoren stellen fest, dass die Sharpe Ratio sich u.U. mehr als halbiert, sobald Leerverkäufe ausgeschlossen werden.
Vgl. Marquering / Verbeek (2004), S. 419f.
Die Vorgehensweise basiert auf der von Fleming / Kirby / Ostdiek (2003). Das Bootstrap-Verfahren geht auf Efron (1979) und das Block-Bootstrap-Verfahren auf Hall/ Horowitz (1996) zurück.
Vgl. dazu auch Fleming / Kirby / Ostdiek (2003), S. 492, die eine analoge Nebenbedingung für ihre Simulation von Aktien-, Renten-und Goldrenditen einführen. Die Löschung der Simulationsergebnisse, die die Nebenbedingungen verletzten, entspricht der Vorgehensweise eines Bayesianischen Investors, der Bedingungen in seinen Prior aufnimmt. Bei einer resultierenden Verteilung hätten die Regionen einer Verteilung, welche gegen die Bedingung verstoßen, ebenfalls eine Eintrittswahrscheinlichkeit von null.
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(2006). Dynamische Volatilitäts-Timing-Strategie auf Tagesdaten. In: Dynamische Steuerung von Portfoliorisiken. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9071-2_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9071-2_5
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