Schätzrisiken in der Portfoliotheorie

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Seit über 50 Jahren ist die moderne Portfoliotheorie, die die Bewertung eines Portfolios anhand seines erwarteten Ertrags und Risikos vornimmt, ein fester Bestandteil der Kapitalmarkttheorie. Das μ-σ-Prinzip als Entscheidungskriterium ist dabei zentral, jedoch ergeben sich in der Praxis Probleme bei der Bestimmung optimaler Portfoliogewichte. Diese Schwierigkeiten resultieren nicht aus dem Optimierungsansatz selbst, sondern aus Schätzproblemen bei den Inputparametern wie erwarteten Renditen, Varianzen und Korrelationen. Häufig werden diese Parameter aus historischen Zeitreihen geschätzt, was zu extremen Portfoliogewichten und unbefriedigenden Anlageergebnissen führen kann. Diese Arbeit analysiert die Auswirkungen fehlerhaft geschätzter Renditeparameter auf optimierte Portfoliogewichte und den Anlageerfolg, wobei sowohl individuelle Kalküle als auch Marktgleichgewichte betrachtet werden. Es wird festgestellt, dass das Schätzrisiko eine eigenständige und bedeutende Risikoquelle darstellt. Daher wird aufgezeigt, wie dieses Risiko in den Optimierungsprozess integriert werden kann, um den Anlageerfolg zu verbessern. Die Verfahren zur Reduzierung des Schätzrisikos werden analytisch bewertet und in Simulationen sowie empirischen Studien auf ihre Wirksamkeit überprüft. Anhand dieser Ergebnisse werden praxisnahe Empfehlungen zur Umsetzung der Portfoliotheorie abgeleitet.