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Quantitative Modelle für stabile Renditen

08.03.2007, 16:21 Uhr

Quantitative Modelle kommen auch im Bereich der Portfoliokonstruktion und des Risikomanagements zum Einsatz. Im Mittelpunkt dieser Modelle steht die Kontrolle der Risiken. Ausgangspunkt sind häufig die Erkenntnisse der modernen Portfoliotheorie. Eine Studie der GKB kommt zu dem Urteil, dass man mit quantitativen Modellen die "kognitiven Anomalien" beeinflussen kann.

Nur selten sind Anlageentscheidungen vollständig rational. Das gilt bei Privatanlegern ebenso wie bei professionellen Portfoliomanagern oder Anlagestrategen. Systematische Fehler bei der Informationswahrnehmung und -verarbeitung sowie beim Entscheiden behindern eine optimale Allokation des Geldes. Eine gut erforschte Entscheidungsanomalie ist beispielsweise der so genannte Dispositionseffekt. Da man Verluste stärker als Gewinne empfindet, werden Verlustphasen häufig ausgesessen, Gewinne dagegen zu früh realisiert. Weitere wissenschaftlich erforschte Verhaltensmuster wie der Verankerungs- und der Verfügbarkeitseffekt behindern mitunter den Anleger bei einer optimalen Entscheidungsfindung. Um diese Fehler zu vermeiden, bietet sich ein prozessorientierter Managementstil an. Dabei werden die Informationen zur Prognose der Renditen oder zur Konstruktion eines Portfolios immer nach einem einheitlichen Muster aufbereitet. Der Portfoliomanager hält sich beim Kauf und Verkauf oder auch bei der Bestimmung der Portfoliogewichtung strikt an vordefinierte Regeln. Ganz ausgeschlossen werden kann der menschliche Faktor, indem sich der Portfoliomanager für bestimmte Entscheidungen vollständig auf quantitative (statistische,ökonometrische) Modelle abstützt.

Sowohl der traditionelle wie auch der reine Quantportfoliomanager benutzen diese Modelle dazu, die Risiken zu kontrollieren, aber auch die Ertragschancen gegenüber den Risiken abzuwägen. Bei rein quantitativen Managern ist dieser Bereich relativ wichtig, wenn über längere Zeit stabile relative Renditen gegenüber einer Benchmark erwirtschaftet werden sollen.

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