Risikoadjustierte Performance und Erholungsfähigkeit von Multi-Asset-ETF Portfolios in Krisenzeiten

Inhaltsverzeichnis

• I. Abkürzungsverzeichnis
• II. Abbildungsverzeichnis
• III. Tabellenverzeichnis
• IV. Symbolverzeichnis
• 1. Einleitung
  • 1.1 Problemstellung und Motivation
  • 1.2 Forschungsfragen und Zielsetzung
• 2. Theoretischer Rahmen und Literaturüberblick
  • 2.1 Grundlagen der Multi-Asset-Portfolios
    • 2.1.1 60/40 Portfolio
    • 2.1.2 80/20 Portfolio
    • 2.1.3 Risk-Parity Ansatz
    • 2.1.4 Minimum Variance Portfolio
  • 2.2 Relevante Finanzmarkttheorien
    • 2.2.1 Modern Portfolio Theory
    • 2.2.2 Capital Asset Pricing Model
    • 2.2.3 Fama-French Faktormodelle
  • 2.3 Asset Pricing in Krisenzeiten
  • 2.4 Bisherige Forschung Performance Multi-Asset-ETFs in Krisenzeiten
  • 2.5 US- vs. Europäische Märkte: Unterschiede in ETF-Struktur und Liquidität
• 3. Methodik und Datengrundlage
  • 3.1 Auswahl der ETF Portfolios
  • 3.2 Definition Krisenzeiträume
  • 3.3 Performance-Metriken
    • 3.3.1 Volatilität
    • 3.3.2 Sharpe Ratio
    • 3.3.3 Sortino Ratio
    • 3.3.4 Value at Risk
    • 3.3.5 Conditional Value at Risk
    • 3.3.6 Maximum Drawdown und Recovery Period
    • 3.3.7 Capital Asset Pricing Model & Fama-French Faktorenmodelle
• 4. Empirische Analyse & Ergebnisse
  • 4.1 Volatilität
  • 4.2 Sharpe Ratio
  • 4.3 Sortino Ratio
  • 4.4 Value at Risk
  • 4.5 Conditional Value at Risk
  • 4.6 Maximum Drawdown und Recovery Periods
  • 4.7 CAPM und Fama French Faktorenmodelle
• 5. Fazit und Implikationen
  • 5.1 Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse
  • 5.2 Praktische Implikationen für Investoren und Portfoliomanager
• V. Anhang
• VI. Literaturverzeichnis

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Masterarbeit zielt darauf ab, die Performance und Resilienz verschiedener ETF-Allokationsstrategien in den Vereinigten Staaten und Europa während ausgewählter Krisenzeiträume systematisch zu analysieren. Die zentrale Forschungsfrage ist, wie sich unterschiedliche Multi-Asset-Strategien in volatilen Marktumfeldern verhalten und welche Implikationen sich daraus für Investoren und Portfoliomanager ergeben.

• Vergleich von vier ETF-Allokationsstrategien: 80/20, 60/40, Risk Parity und Minimum Variance.
• Analyse von ETF-Portfolios während der globalen Finanzkrise 2008/2009, der Covid-19 Pandemie und der Zins- und Inflationskrise 2022/2023.
• Bewertung der risikoadjustierten Performance mittels klassischer Kennzahlen wie Sharpe Ratio, Sortino Ratio, VaR, CVaR, Volatilität, Maximum Drawdowns und Recovery Periods.
• Einsatz von Regressionsanalysen, darunter das Capital Asset Pricing Model (CAPM) und die Fama-French Drei- und Fünf-Faktorenmodelle.
• Untersuchung regionaler Unterschiede in der ETF-Struktur und Liquidität zwischen den US-amerikanischen und europäischen Märkten.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problemstellung ein, warum traditionelle Multi-Asset-Strategien in jüngsten Krisen hinterfragt werden, und definiert die Forschungsfragen sowie die Zielsetzung der Masterarbeit, die Performance und Resilienz von ETFs in Krisenzeiten zu analysieren.

2. Theoretischer Rahmen und Literaturüberblick: Dieses Kapitel erläutert die Grundlagen verschiedener Multi-Asset-Portfoliostrategien (60/40, 80/20, Risk Parity, Minimum Variance) und relevante Finanzmarkttheorien (MPT, CAPM, Fama-French Faktormodelle), die zur Bewertung der ETF-Performance herangezogen werden. Es beleuchtet zudem bisherige Forschungsergebnisse und Unterschiede zwischen US-amerikanischen und europäischen ETF-Märkten.

3. Methodik und Datengrundlage: Hier werden die Auswahl der untersuchten ETFs und die Definition der drei spezifischen Krisenzeiträume (Finanzkrise 2008/2009, Covid-19 Pandemie, Zins- und Inflationskrise 2022/2023) dargelegt. Weiterhin werden die verwendeten Performance-Metriken und Regressionsmodelle detailliert beschrieben.

4. Empirische Analyse & Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert und diskutiert die Ergebnisse der Performance-Analyse für jede Allokationsstrategie über die definierten Krisenzeiträume. Es werden Volatilität, Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Value at Risk, Conditional Value at Risk, Maximum Drawdown und Recovery Periods sowie die Ergebnisse der CAPM- und Fama-French-Faktorenmodelle analysiert.

5. Fazit und Implikationen: Die abschließenden Ergebnisse der Arbeit werden zusammengefasst, wobei die Unterschiede in der Krisenresistenz der verschiedenen Strategien und die Grenzen traditioneller Asset-Pricing-Modelle hervorgehoben werden. Praktische Implikationen für Investoren und Portfoliomanager sowie Anregungen für zukünftige Forschung werden ebenfalls dargestellt.

Schlüsselwörter

ETF, Allokationsstrategien, Krisenzeiten, Performance, Resilienz, Risikomanagement, Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Value at Risk (VaR), Conditional Value at Risk (CVaR), Maximum Drawdown, Recovery Period, Capital Asset Pricing Model (CAPM), Fama-French, Multi-Asset Portfolios

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Diese Masterarbeit untersucht die Performance und Resilienz verschiedener ETF-Allokationsstrategien in den USA und Europa während ausgewählter Krisenzeiträume, um evidenzbasierte Erkenntnisse für die Portfoliosteuerung in volatilen Märkten zu gewinnen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themenfelder sind ETF-Allokationsstrategien (80/20, 60/40, Risk Parity, Minimum Variance), die Analyse ihrer Performance und Resilienz in Krisenzeiten (Finanzkrise 2008/2009, Covid-19, Zins- und Inflationskrise 2022/2023) sowie der Vergleich zwischen US-amerikanischen und europäischen Märkten.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das primäre Ziel ist die systematische Analyse der Performance und Resilienz von Multi-Asset-ETF-Portfolios in Krisenzeiten, um herauszufinden, welche Portfoliokonstruktionen sich als besonders robust erweisen und welche Implikationen sich für Investoren und Portfoliomanager ergeben.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit nutzt quantitative Methoden, einschließlich der Berechnung klassischer Performancekennzahlen wie Sharpe Ratio, Sortino Ratio, VaR, CVaR, Volatilität, Maximum Drawdowns und Recovery Periods, ergänzt durch Regressionsanalysen mit dem Capital Asset Pricing Model (CAPM) und den Fama-French Drei- und Fünf-Faktorenmodellen.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil behandelt die empirische Analyse der ETF-Performance und Risikostruktur über die drei definierten Krisenzeiträume hinweg, wobei die Ergebnisse der verschiedenen Allokationsstrategien und Performance-Metriken im Detail präsentiert und diskutiert werden.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Schlüsselwörter sind ETF, Allokationsstrategien, Krisenzeiten, Performance, Resilienz, Risikomanagement, Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Value at Risk (VaR), Conditional Value at Risk (CVaR), Maximum Drawdown, Recovery Period, CAPM, Fama-French und Multi-Asset Portfolios.

Welche Unterschiede zeigen sich zwischen US-amerikanischen und europäischen ETF-Märkten in Krisenzeiten?

Die Analyse zeigt erhebliche Unterschiede in Marktstruktur, Liquidität, regulatorischen Rahmenbedingungen und Produktangebot. US-ETFs profitieren oft von höherer Liquidität und effizienterer Handelbarkeit, während europäische ETFs unter dem UCITS-Regime regulatorische Sicherheit bieten, aber stärker fragmentiert sind, was zu höheren Transaktionskosten führen kann.

Wie wirken sich unterschiedliche Allokationsstrategien (z.B. 60/40 vs. Risk Parity) auf die Krisenresistenz aus?

Während aggressivere Strategien wie 80/20 in Krisenzeiten die höchste Volatilität und potenzielle Verluste aufweisen, zeigen sich konservativere Ansätze wie Risk Parity und Minimum Variance als resilienter. Letztere erzielen bessere risikoadjustierte Werte bei geringerer Volatilität und reduzieren das Tail Risk, insbesondere während abrupter Schocks.

Welche Rolle spielen multifaktorielle Modelle wie Fama-French bei der Erklärung der ETF-Performance in Krisenphasen?

Die Fama-French Faktormodelle verbessern die Erklärungskraft der Modelle im Vergleich zum CAPM, insbesondere in komplexeren Portfoliostrukturen. Sie zeigen jedoch, dass trotz erweiterter Faktoren die untersuchten Portfolios in Krisenzeiten systematisch unterperformten (negative Alphas), und makroökonomische Schocks einen größeren Einfluss auf die Performance haben als klassische unternehmensspezifische Risikofaktoren.

Warum schneiden defensive Anlagestrategien in bestimmten Krisenphasen besser ab, erzielen aber langfristig nicht die höchsten Renditen?

Defensive Strategien wie Risk Parity und Minimum Variance reduzieren in Krisenzeiten Volatilität und Drawdowns, was zu einer besseren risikoadjustierten Performance führt. Langfristig jedoch übertreffen Portfolios mit höherem Aktienanteil, wie aggressive 80/20 Strategien, in stabilen Marktphasen tendenziell die Renditen der defensiven Portfolios.