Parameterkalibrierung in der Black Litterman Portfoliooptimierung
Analyse der relevanten Parameter
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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 ...
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.
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