Parameterkalibrierung in der Black Litterman Portfoliooptimierung - Walzl, Walter
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Die klassische Portfoliotheorie bringt einige, vor allem in der Praxis nur sehr schwer lösbare, Probleme mit sich. Extreme Portfolioallokationen, die hohe Sensibilität der Portfoliogewichte auf geringe Änderungen in den Eingangsgrößen, das Problem der Informationsaggregation und das Problem der Schätzfehler in den Eingangsgrößen sind dabei wesentliche Kritikpunkte. Black und Litterman verfolgen das Ziel, robustere Portfoliostrukturen zu erzielen. Dies erreichen sie vor allem durch eine realistischere Prognose der erwarteten Renditen. Eine Kombination aus individuellen Renditeprognosen und…mehr

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Produktbeschreibung
Die klassische Portfoliotheorie bringt einige, vor allem in der Praxis nur sehr schwer lösbare, Probleme mit sich. Extreme Portfolioallokationen, die hohe Sensibilität der Portfoliogewichte auf geringe Änderungen in den Eingangsgrößen, das Problem der Informationsaggregation und das Problem der Schätzfehler in den Eingangsgrößen sind dabei wesentliche Kritikpunkte. Black und Litterman verfolgen das Ziel, robustere Portfoliostrukturen zu erzielen. Dies erreichen sie vor allem durch eine realistischere Prognose der erwarteten Renditen. Eine Kombination aus individuellen Renditeprognosen und neutralen Referenzrenditen schaffen konsistente, revidierte Renditeerwartungen. Das vorliegende Buch beleuchtet das Black-Litterman Modell hinsichtlich seiner Parameter. Anhand der Analyse werden verschiedenen Möglichkeiten zur Erstellung und Quantifizierung von individuellen Prognosen im Modell dargestellt.
Autorenporträt
Walter Walzl absolvierte 1994 die Höhere Technische Lehranstalt in Klagenfurt und studierte an der Karl Franzens Universität in Graz Financial and Industrial Management. Sein Diplom legte er 2009 bei o. Univ.-Prof. Dr. Edwin O. Fischer ab. Er ist seitdem in der Privatwirtschaft im Bereich der Energiemessung und -verrechnung tätig.