Optimierung der Asset Allokation unter Anwendung des Black-Litterman-Modells

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• A. Grundlagen des Portfoliomanagements im Fokus der Rendite-Risikoprognose
  • I. Prozess des Portfoliomanagements
  • II. Methoden und Hintergründe zur Finanzanalyse
    • 1. These effizienter Kapitalmärkte
    • 2. Aktives versus Passives Portfoliomanagement
  • III. Rendite-Risikoprognose als zentraler Punkt der Finanzanalyse
    • 1. Theoretische Grundlagen der Portfoliotheorie und des CAPM
    • 2. Ausgewählte Probleme des Mittelwert-Varianz-Ansatzes
      • a) Berücksichtigung von Schiefe und Wölbung
      • b) Resampling
    • 3. Alternative Ansätze zur Optimierung der Rendite-Risikoprognose
• B. Finanzanalytische Optimierung durch das Black-Litterman-Modell
  • I. Grundlagen des Black-Litterman-Modells
    • 1. Konzeption des Black-Litterman-Modells
    • 2. Aufbau und formale Darstellung des Black-Litterman-Modells
      • a) Verwendung der Rückwärtsoptimierung („reverse optimization“)
      • b) Berechnung von Gleichgewichtsrenditen
      • c) Berücksichtigung von Sichtweisen („Views“)
        • (1) Grundlagen des Bayes-Theorems
        • (2) Umsetzung des Bayes-Theorems im Black-Litterman-Modell
    • 3. Implementierung der Views
      • a) Einfache, absolute Prognose
      • b) Einfache, relative Prognose
      • c) Mehrfache, relative Prognose
      • d) Kombination unterschiedlicher Prognosen
      • e) Skalierungsfaktor zur Berücksichtigung der Prognosegüte
  • II. Beispielhafte Darstellung der Auswirkungen des Black-Litterman-Modells
  • III. Erkenntnisse für die praktische Anwendung
• C. Praktische Implementierung des Black-Litterman-Modells und Optimierung der Asset Allokation
  • I. Modellaufbau
    • 1. Verwendete Daten
    • 2. Annahmen und Voraussetzungen
  • II. Portfoliooptimierung mittels Black-Litterman-Modell
    • 1. Portfolioplanung auf Basis beispielhafter Views
    • 2. Portfoliorealisierung
    • 3. Performanceanalyse
  • III. Kritische Würdigung und Handlungsempfehlung
• Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Masterthesis befasst sich mit der Optimierung der Asset Allokation im Kontext des Black-Litterman-Modells. Ziel ist es, einen systematischen Ansatz zur Portfoliostrategieentwicklung unter Berücksichtigung von subjektiven Marktmeinungen (Views) zu präsentieren. Das Black-Litterman-Modell stellt eine Erweiterung der klassischen Portfoliotheorie dar, indem es die Einbindung von Expertenmeinungen in den Optimierungsprozess ermöglicht.

• Integration von Marktmeinungen in die Portfoliooptimierung
• Anwendung des Black-Litterman-Modells zur Asset Allokation
• Bewertung und Vergleich verschiedener Portfoliostrategien
• Analyse der Performance und Risiken verschiedener Portfolios
• Praktische Implementierung des Black-Litterman-Modells

Zusammenfassung der Kapitel

• Einführung: Die Einleitung stellt den Kontext der Arbeit dar und erläutert die Relevanz der Asset Allokation im Portfoliomanagement. Sie definiert die Problemstellung und formuliert die Forschungsfragen.
• A. Grundlagen des Portfoliomanagements: Dieser Abschnitt beleuchtet die theoretischen Grundlagen des Portfoliomanagements, insbesondere die Portfoliotheorie und das Capital Asset Pricing Model (CAPM). Er diskutiert die Bedeutung der Rendite-Risikoprognose und stellt verschiedene Methoden der Finanzanalyse vor.
• B. Finanzanalytische Optimierung durch das Black-Litterman-Modell: Der zentrale Teil der Arbeit konzentriert sich auf die Vorstellung des Black-Litterman-Modells. Es werden die theoretischen Grundlagen, die Konzeption und die Implementierung des Modells detailliert dargestellt. Die Anwendung des Modells wird anhand eines Beispiels verdeutlicht.
• C. Praktische Implementierung des Black-Litterman-Modells: Der Abschnitt beschreibt die praktische Anwendung des Black-Litterman-Modells in der Asset Allokation. Es werden die Schritte der Portfolioplanung, -realisierung und -performanceanalyse anhand eines konkreten Beispiels illustriert.

Schlüsselwörter

Portfoliomanagement, Asset Allokation, Black-Litterman-Modell, Rendite-Risikoprognose, Marktmeinungen, Views, Bayes-Theorem, Portfoliooptimierung, Performanceanalyse, Risikoanalyse