Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

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Out-of-Sample Performancemessung von Portfolios


Ansprechpartner: Sebastian Heiden

 

a) Zu bearbeitende Fragestellungen

  • Wie gut schneiden In-Sample optimierte Markowitz Portfolios gegenüber naiven Strategien ab?
  • Verschiedenen Methoden sind empirisch anhand von Performance- und Risikomaßen zu vergleichen.
  • Gründe für die Unterschiede in der Performance verschiedener Portfoliooptimierungen (z. B. Parameterunsicherheit) sind anhand der Literatur und empirisch herauszuarbeiten.

 

b) Einzusetzender Datensatz

  • Anhand der Literatur ist selbstständig ein Datensatz auszuwählen
  • Hierfür sind etwa Aktien-, Rohstoff-, Währungs- und Indexrenditen denkbar

 

c) Zusatzinformationen zur Bearbeitung

Es ist notwendig, eine echte Out-of-Sample-Methodik zur Evaluation der Portfolios mit R einzusetzen: Hier sind die Methoden „Rolling Window“ oder „Expanding Window“ einzusetzen. Diese müssen mit Hilfe der Statistiksoftware R programmiert werden.

 

d) Einstiegsliteratur

  • Bücher
  1. Introductory Statistics with R von Daalgard (in der Bibliothek verfügbar)
  2. Time Series Models for Business and Economic Forecasting von Franses, van Dijk und Opschoor, Cambridge University Press (kann per Fernleihe bezogen werden)
  3. Probability and Statistics with R von Ugarte, Militino und Arnholt (in der Bibliothek verfügbar)
  4. Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R vonSachs/Hedderich (in der Bibliothek verfügbar)
  5. Introductory Econometrics von Wooldridge (in der Bibliothek verfügbar)
  6. The R Book von Crawley (in der Bibliothek verfügbar)
  7. Albrecht A., Maurer R. (2005), 2. Auflage Schäffler Poeschel, Investment- und Risikomanagement

 

  • Papers

DeMiguel V., Garlappi L., Uppal R. (2008), Rev. Financial Studies, Optimal versus Naive Diversification: How Inefficient Is the 1/N Portfolio Strategy?

 

Ressourcen zum Einstieg in R werden vom Betreuer gestellt