Aktives Management von Aktienportfolios: Information, Entscheidung und Erfolg auf der Basis von Aktienalphas
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Bad Soden/Ts.
Uhlenbruch
1998
|
| Series: | Reihe: Portfoliomanagement
9 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: München, Univ., Fak. für Betriebswirtschaft, Diss., 1998 u.d.T.: Schlenger, Christian : Aktienalphas im quantitativen Portfoliomanagement |
| Physical Description: | XXII, 608 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3980440095 |
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Inhaltsverzeichnis I
i Inhaltsverzeichnis
Seite
Abbildungsverzeichnis IX
Tabellenverzeichnis XII
Abkürzungsverzeichnis XIII
Symbolverzeichnis XV
Alphabet des aktiven Portfoliomanagements XXI
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Gang der Untersuchung 7
2 Theoretische Grundlagen einer relativen Betrachtungsweise
im quantitativen Portfoliomanagement 10
2.1 Das Capital Asset Pricing Model 10
2.1.1 Die „risikofreie" Verzinsung als Basisalternative 10
2.1.1.1 Komponenten und potentielle Risiken der Basisalternative 11
2.1.1.2 Gesamtrenditen und Risikoprämien 14
2.1.2 Portfolio Selection als normative Basis 17
2.1.2.1 Optimale Portfoliowahl unter Risiko 17
2.1.2.2 Kombination mit der Basisalternative und Separation 23
2.1.2.3 Aktienalphas und Portfolio Selection 27
2.1.3 Modellierung von Alphas als Ungleichgewichtsindikatoren 30
2.1.4 Alphaneutralität im CAPM Gleichgewicht 39
2.1.5 Implizite Renditeerwartungen (Reverse Engineering) 44
2.2 Arbitrage Pricing Theory 48
2.2.1 Aktienbewertung im APT Gleichgewicht 48
2.2.2 Aktienalphas und das Arbitrageprinzip 49
2.2.3 Faktorbetas und Faktorbewertung in einer
CAPM konformen APT 54
II Inhaltsverzeichnis
2.3 Theorie informationseffizienter Aktienmärkte 57
2.3.1 Die Effizienzabhängigkeit von ex ante Aktienalphas 57
2.3.1.1 Das Ideal des „Fair Game" Marktes 57
2.3.1.2 (Informations )Bedingtheit von Alphas 63
2.3.2 Aktienalphas als Analyseinstrument in Ereignisstudien 66
2.4 Das Konzept des Normalportfolios 70
2.4.1 Begriff und Anforderungen 70
2.4.2 Strategische Ausrichtung des Gesamtportfolios 72
2.4.2.1 Bestimmung des globalen Normalportfolios 72
2.4.2.2 Fixpunkt einer relativen Betrachtungsweise 75
2.4.3 Bestimmung des Risikoaversionsparameters als Inputgröße 79
3 Entscheidungen und Entscheidungsprozesse
im Rahmen des aktiven Portfoliomanagements 88
3.1 Philosophie und Strukturen des aktiven Portfoliomanagements 89
3.1.1 Das Prinzip der aktiven Wertschöpfung (Value Adding) 89
3.1.2 Die Aktiv Passiv Separation nach Treynor/Black 92
3.1.2.1 Wesentliche Strukturen des Treynor/Black ModeWs 93
3.1.2.2 Modellierung von Aktienalphas und Bestimmung
des „aktiven" Portfolios 97
3.1.2.3 Modifizierung des Modellansatzes 99
3.1.3 Zur Rationalität des aktiven Portfoliomanagements 103
3.1.3.1 Distribution von Aktienalphas im Marktkontext 103
3.1.3.2 Passives Management als Grenzfall 110
3.2 Elemente einer quantitativ strukturierten Entscheidungsfindung 113
3.2.1 Charakterisierung des quantitativen Portfoliomanagements 113
3.2.2 Formen und Bedeutung von Entscheidungsseparationen 115
3.2.2.1 Zeitliche Separationen: Prognosehorizont
und Entscheidungsintervall 115
3.2.2.2 Korrelationsgerechte Entscheidungsseparationen
in der aktiven Asset Allocation 121
3.2.2.3 Institutionalisierte Entscheidungsseparationen 127
Inhaltsverzeichnis III
3.3 Formen und Prinzipien der aktiven Asset Allocation 131
3.3.1 Betavariation im Normalportfolio (Markttiming) 132
3.3.1.1 Steuerung des aktiven Portfoliobetas 132
3.3.1.2 Implementierungsformen des Markttiming 136
3.3.2 Betaneutrale Allokation zwischen den Assetklassen 139
; 3.3.2.1 Aktienmarkt und Währungsalphas auf Basis des
! Internationalen CAPM 140
3.3.2.2 Taktische Asset Allocation nach dem
Futures Overlay Verfahren 145
3.3.2.3 Aktives Währungsmanagement nach dem
Forward Overlay Verfahren 148
3.3.3 Betaneutrale Selektion innerhalb der Assetklassen 151
3.3.3.1 Aktienalphas in internationalen Aktienportfolios 151
3.3.3.2 Aktienalphas in nationalen Aktienportfolios 158
3.4 Organisation der aktiven Asset Allocation
im Multi Manager Portfolio 161
3.4.1 Delegation und Diversifikation von Managementverantwortung 161
3.4.1.1 Stildiversifikation versus Prognosediversifikation 161
3.4.1.2 Principal Agent Merkmale der Sponsor/Manager Beziehung 163
3.4.2 Abbildung des globalen Normalportfolios durch
Sub Normalportfolios 167
3.4.2.1 Funktionen und Konstruktion von Sub Normalportfolios 167
3.4.2.2 Managerselektion und Risikomanagement des
Gesamtportfolios 170
4 Aktienalphas in Risikofaktormodellen und ihre Funktion
als Instrumente der Erfolgskontrolle 177
4.1 Risikofaktormodelle mit einem Faktor 178
4.1.1 Modell in totalen Renditen (originäres Marktmodell) 178
4.1.1.1 Modellstruktur 178
4.1.1.2 Identifizierung von „Pseudo Alphas" 180
4.1.2 Modell in Risikoprämien (Marktmodell) 183
4.1.2.1 Modell mit konstanter risikofreier Zinskomponente 183
4.1.2.2 Modell mit variabler risikofreier Zinskomponente 185
IV Inhaltsverzeichnis
4.1.3 Selektionsmessimg mit dem Marktmodell (Jemen Alphas) 192
4.1.3.1 Darstellung des Selektionsmaßes für Aktienportfolios 192
4.1.3.2 Verbindungslinien zu alternativen CAPM Performance
maßen 197
4.1.3.3 Interpretation von Jensen Alphas im Kontext des
Portfoliorisikos 201
4.2 Fundamentale Multifaktormodelle
mit vorspezifizierten Faktorexposures 208
4.2.1 Struktur und Schätzung des „Alphamodells" 209
4.2.2 Rendite und Risikoattribution im Multifaktorkontext 214
4.2.2.1 Attribution der Residualrenditen 214
4.2.2.2 Attribution des Residualrisikos 217
4.2.2.3 Faktorportfolios und charakteristische Portfolios 219
4.2.3 Multifaktor Alphas in Performancemessung und
Performanceattribution 222
4.3 Ökonometrie der ex post Alphaschätzung im Marktmodell 227
4.3.1 OLS Schätzung von Aktien und Portfolioalphas 227
4.3.1.1 Formulierung des Marktmodells als Regressionsansatz 227
4.3.1.2 Statistische Signifikanz des Alphaschätzers 233
4.3.1.3 Sensitivität der ex post Alphas bezüglich des Schätzdesigns 238
4.3.2 Potentielle Alpha Effekte bei Verletzung der Modellannahmen 241
4.3.2.1 Alpha Effekte bei fehlerhaften Renditedaten 245
4.3.2.2 Alpha Effekte bei Heteroskedastizität der Residuen 249
4.3.2.3 Alpha Effekte bei Autokorrelation der Residuen 250
4.3.2.4 Nichtstationarität von Aktienalphas 252
4.3.3 Alternative Ansätze zur Alphaschätzung 256
4.3.3.1 Alternative Schätzverfahren bei konstanten Parametern 256
4.3.3.2 Modellierung und Schätzung zeitindizierter Aktienalphas 258
Inhaltsverzeichnis V
4.4 Zur Problematik der Separation von zufalls und leistungs¬
bedingter Selektion auf der Basis von ex post Portfolioalphas . 264
4.4.1 Statistische Separationsfähigkeit von ex post Portfolioalphas 264
4.4.2 Ex post Portfolioalphas und Information Ratios als potentielle
Bemessungsgrundlagen performanceabhängiger Manager
' Vergütungen 270
4.4.3 Ex post Portfolioalphas als Kriterium der Managerselektion 279
5 Sensitivitätsanalyse von /e/isew Performancealphas
und Identifikation von Scheinalphas 285
5.1 CAPM gestützte Erklärungsansätze für ex post Aktienalphas 286
5.1.1 Risikofreie Verzinsung als Ansatzpunkt der Alphaerklärung 286
5.1.1.1 Zur „Anomalie" der empirischen Wertpapiermarktlinie 286
5.1.1.2 Aktienalphas im Zero Beta CAPM 290
5.1.1.3 Nominale Aktienalphas bei inflationärer Marktumgebung 296
5.1.2 Erklärung von Aktienalphas durch sonstige CAPM
Modifikationen 298
5.1.2.1 Heterogene Erwartungen der Anleger 298
5.1.2.2 Transaktionskosten und Steuern 302
5.1.2.3 Allgemeine Diversifikations Restriktionen (GCAPM) 305
5.1.3 Alphas bei ex ante Ineffizienz des Marktfaktors 308
5.1.3.1 Roll 's Kritik an der alphagestützten Performancemessung 308
5.1.3.2 Praktische Alphaanwendung im Schatten der Äo// Kritik 314
5.2 Portfoliostrategie und Portfoliostruktur
als Erklärungsgrößen verzerrter Marktmodell Alphas 319
5.2.1 Generierung und Interpretation von „Timingalphas" 319
5.2.1.1 Verzerrte Selektionsmessung bei Timingaktivitäten 319
5.2.1.2 Selektionsmessung bei unsystematischem Timing 325
5.2.1.3 Verfeinerte Regressionsverfahren zur differenzierten
Alphaschätzung bei timinginduzierten Betainstabilitäten 328
5.2.2 Alphas bei komplexerer Assetstruktur von Aktienportfolios 334
5.2.2.1 Alpha Effekte von Aktienindex Futures mit Value Basis 335
5.2.2.2 Alpha Effekte von Aktienoptionen 342
5.2.2.3 Alpha Effekte von Bond Beimischungen 350
VI Inhaltsverzeichnis
6 Informationsgestützte Generierung von Alphaprognosen
in der systematischen Portfolioplanung 357
6.1 Informationstheoretische Fundamente
des aktiven Portfoliomanagements 358
6.1.1 Informationen und Prognosen im aktiven Portfoliomanagement 358
6.1.1.1 Informationstheoretisches Modell des aktiven Managements 358
6.1.1.2 Charakteristische Merkmale alpharelevanter Informationen 363
6.1.1.3 Prognosepsychologie und Modelle der Prognosebildung 367
6.1.2 Erscheinungsformen von Alphaprognosen 3 71
6.1.2.1 Modellgestützte Konsensusprognosen 371
6.1.2.2 Direkte Alphaprognosen 373
6.1.2.3 Ordinalskalierte Rohprognosen mit Signalcharakter 377
6.1.3 Meßkonzepte der Güte individueller Alphaprognosen 381
6.1.3.1 Meß und Analyseverfahren im Prognose Controlling 382
6.1.3.2 Das Konzept des Informationskoeffizienten 385
6.1.3.3 Performance von Alphascore Hedgeportfolios 393
6.1.4 Prognosegüte und Prognosefrequenz als Determinanten
der ex ante Information Ratio 396
6.2 Analyseverfahren zur Generierung von Alphasignalen 400
6.2.1 Zeitreihenbasierte Generierung von Alphasignalen
(am Beispiel der Faktoren des deutschen Aktienmarktes) 401
6.2.1.1 Verwendung historischer Aktien und Faktoralphas 401
6.2.1.2 Alphasignale aus stochastischen Mustern der
Residualrenditen 416
6.2.1.3 Erfolgspotential zeitreihenbasierter Alphasignale 421
6.2.2 Generierung von Alphasignalen unter Verwendung von
Dividendendiskont Modellen 423
6.2.2.1 Implizite Fehlbewertungen als Alphasignale 423
6.2.2.2 Mehrdimensionale Modellvarianten 427
6.2.2.3 Erfolgspotential impliziter Alphasignale 431
Inhaltsverzeichnis VII
6.3 Transformation von ordinalskalierten Alphasignalen
in fundamentale Aktienalphas 433
6.3.1 Generierung von konsistenten Aktienalphas nach der
„Alpharegel" 434
6.3.1.1 Analytische Herleitung der „Alpharegel" 435
6.3.1.2 Funktion der „Alpharegel"als Prozeßbaustein der
Alphaadjustierung 436
6.3.1.3 Weitere Adjustierungsmaßnahmen 441
6.3.1.4 Anwendung der „Alpharegel"
auf kombinierte Alphaprognosen 447
6.3.2 Strukturierte Alphaprognosen auf Basis des „Alphamodells" 451
6.3.3 Beurteilung der sequentiellen Alphagenerierung 456
6.4 Implementierung einer alphaorientierten Researchorganisation 459
6.4.1 Bestimmung des optimalen Researchuniversums 459
6.4.2 Weitere organisatorische Aspekte von Alphaprognosen 463
6.4.2.1 Gestaltung einer Researchmatrix nach dem „Alphamodell" 463
6.4.2.2 Alphaprognosen von Researchgremien 465
7 Informationskonsistente Konstruktion und Revision
von Selektionsportfolios unter Verwendung von
Alphaprognosen 469
7.1 Residuale Optimierung aus der Kasseposition 470
7.1.1 Prinzipien der residualen Portfolio Selection 470
7.1.1.1 Ansatz der residualen Optimierung 470
7.1.1.2 Strukturmerkmale der residualen Effizienzlinie 474
7.1.1.3 Wirkung von Restriktionen 480
7.1.2 Potentielle Beeinträchtigungen der Informationskonsistenz
des Portfolios 483
7.1.2.1 Schätzfehlerproblematik der residualen Optimierung 483
7.1.2.2 „Alpha Eating" durch Friktionen in der realen Portfolio¬
bildung 488
VIII Inhaltsverzeichnis
7.2 Residuale Optimierung aus der investierten Position
(Portfoliorevision) 491
7.2.1 Optimierungsansatz der residualen Portfoliorevision 491
7.2.1.1 Das Prinzip der residualen Re Optimierung 491
7.2.1.2 Bestandsanalyse mit impliziten Aktienalphas 495
7.2.1.3 Sukzessive Bestandsoptimierung nach Priorität
(Marginalanalyse) 499
7.2.2 Transaktionskosten in der aktiven Re Optimierung 503
7.2.2.1 „Value Loss" durch Transaktionskosten 503
7.2.2.2 KostenTNutzenkalküle in der Portfoliorevision 506
7.2.3 Fallstudie zur residualen Portfoliorevision (deutsche Aktien) 510
7.3 Die globale Sicht des Multi Manager Sponsors:
„Chit Trading" und „Value at Risk" 520
7.3.1 „Chit Trading" im Rahmen eines Manager Verbundes 520
7.3.2 „Value at Risk" im Lichte des globalen Portfolioalphas 524
8 Schlußbetrachtung 529
Literaturverzeichnis 539
Stichwortverzeichnis 579
Abbildungsverzeichnis IX
Abbildungsverzeichnis
Seite
Abb. 2.1 Risikofreie Nominalrenditen in Deutschland
(August 1986 Juli 1996) 12
Abb. 2.2 Gesamtrenditen versus Risikoprämien im
Portfoliomanagement 15
Abb. 2.3 Effizienzlinie und optimales Portfolio im
Rendite Varianz Raum 21
Abb. 2.4 Portfolio Selection mit 7bftiM Separation im
Rendite Varianz Raum 26
Abb. 2.5 Aktienalphas in einer Portfolio Selection ohne Residualrisiken 29
Abb. 2.6 Aktienalphas als Ungleichgewichtsindikatoren 37
Abb. 2.7 Aktienbewertung relativ zur ex ante Wertpapiermarktlinie 38
Abb. 2.8 Kapitalmarktlinie als Effizienzlinie im CAPM Gleichgewicht 42
Abb. 2.9 Funktionsprinzip einer Arbitragestrategie (APT) 52
Abb. 2.10 Realisationsrisiken von Long Short Strategien 53
Abb. 2.11 Hebelwirkung von Faktorexposures und Faktorbetas 56
Abb. 2.12 Effizienzmarkt Szenarien und Alphaprognosen 59
Abb. 2.13 Ex ante Aktienalphas bei Verletzung der „Fair Game"
Effizienz 61
Abb. 2.14 Bedingtheit von Alphaprognosen (anlegerspezifische Analyse) 64
Abb. 2.15 Ex post Aktienalphas als Analyseinstrument in Ereignisstudien 67
Abb. 2.16 Bestimmung des globalen Normalportfolios 74
Abb. 2.17 Identifizierung der relativen Betrachtungsweise
im Rendite Risiko Raum 77
Abb. 3.1 Analysestufen im Treynor/Black Modett 96
Abb. 3.2 Modifiziertes Modell des aktiven Managements 101
Abb. 3.3 Globale Arithmetik des aktiven Managements 105
Abb. 3.4 Systematik aktiver und passiver Strategien für Aktienportfolios 108
Abb. 3.5 Prinzin des passiven Portfoliomanagements 111
Abb. 3.6 Zeitliche Separationen im Managementprozeß 116
Abb. 3.7 Korrelationsgerechte Entscheidungsseparationen 122
Abb. 3.8 Struktur einer Multi Manager Organisation 127
Abb. 3.9 Interner Prozeß des aktiven quantitativen Portfoliomanagements 129
Abb. 3.10 Anlageentscheidungen im aktiven Portfoliomanagement 131
Abb. 3.11 Prinzip des Markttiming 135
Abb. 3.12 Korrelationsstruktur mit internationalen Branchenfaktoren 154
X Abbildungsverzeichnis
Abb. 3.13 Stil und Prognosediversifikation im Multi Manager Portfolio 162
Abb. 3.14 Risikomanagement im globalen Multi Manager Portfolio 171
Abb. 4.1 „Pseudo Alpha" im originären Marktmodell 182
Abb. 4.2 Marktmodell Regression mit variabler Zinskomponente 187
Abb. 4.3 Ex post Portfolioalphas in einer Performancezerlegung
nach Fama 198
Abb. 4.4 Statistisch bedingte Alpha Effekte im Marktmodell 243
Abb. 4.5 Bestimmung eines Alphaintervalls durch Reverse Regression 247
Abb. 4.6 Grundformen nichtstationärer Parameter im Marktmodell 254
Abb. 4.7 Modelltypen zur Erfassung der zeitlichen Dynamik von
Aktienalphas 259
Abb. 4.8 Zeitliche Signifikanzgrenze für ex post Alphas 268
Abb. 4.9 Anreizkompatible Managervergütung als Funktion des
Portfolioalphas 277
Abb. 5.1 „Anomalie" der empirischen Wertpapiermarktlinie 288
Abb. 5.2 Bestimmung der empirischen Alpha Beta Relation 289
Abb. 5.3 Bewertungslinien im Zero Beta Modell mit Zinsspread 293 '
Abb. 5.4 Abhängigkeit der ex ante Alphas von der Wahl des
Referenzportfolios 311
Abb. 5.5 Ex ante Alphas bei ineffizientem Referenzindex
(Zero Beta Modell) 313
Abb. 5.6 Konzept der lokalen Effizienz von Marktportfolio P roxies 317
Abb. 5.7 Portfolioalpha als Timingindikator und fiktive Callprämie 321
Abb. 5.8 Unsystematische Timingeffekte bei abweichendem Horizont 327
Abb. 5.9 Alphabereinigung durch alternative Timingmodelle
bei binärer Timingstrategie 332
Abb. 5.10 Scheinalphas bei Indexfutures mit Value Basis 340
Abb. 5.11 Scheinalphas von optionshaltigen Aktienportfolios 343
Abb. 5.12a Scheinalphas bei Covered Call Indexportfolios 344
Abb. 5.12b Scheinalphas bei Protective Put Indexportfolios 345
Abb. 5.13 Potentielle Alpha Effekte von Bonds 355
Abbildungsverzeichnis XI
Abb. 6.1 Signaltypen und Alphaprognosen 363
Abb. 6.2 Fünfstufige Signalschemata für Alphaprognosen 378
Abb. 6.3 Dateninput zur Schätzung des Informationskoeffizienten 386
Abb. 6.4 Der Informationskoeffizient als Regressionskoeffizient 390
Abb. 6.5 Klassifizierung von Alphaprognosen 401
Abb. 6.6 Regression zur Prüfung der intertemporalen Stabilität der
Faktoralphas 405
Abb. 6.7 Prognosecharts für sechs ausgewählte Residualfaktoren 409
Abb. 6.8 Autokorrelationsdiagramm für den residualen Branchenfaktor
„Versicherungen" (Gesamtperiode) 418
Abb. 6.9 AR(2) Prozeß des Residualfaktors „Versicherungen"
vs. Renditerealisationen („in sample") 420
Abb. 6.10 AR(2) Prozeß des Residualfaktors „Versicherungen"
vs. Renditerealisationen („out of sample") 420
Abb. 6.11 Alphasignale aus integrierten Dividendendiskont/CAPM
Ansätzen 427
Abb. 6.12 Alphasignale aus einem Wertpapiermarkt "Plane" mit zwei
Faktoren 430
Abb. 6.13 Funktionsprinzip der „Alpharegel" 437
Abb. 6.14 Regressionstest auf ex ante Alphaneutralität des
Normalportfolios 446
Abb. 6.15 Bestimmung des optimalen Researchuniversums 461
Abb. 6.16 Researchorganisation nach dem „Alphamodell" 464
Abb. 7.1 Konstruktion der residualen Effizienzlinie 475
Abb. 7.2 Kritische Punkte auf der residualen Effizienzlinie 478
Abb. 7.3 Residuale Effizienzgrenze bei Schätzunsicherheiten 485
Abb. 7.4 Value Added Minderung durch Schätzfehler im Portfolioalpha 487
Abb. 7.5 Das Prinzip der residualen Portfoliorevision 494
Abb. 7.6 Optimale Portfoliorevision unter Transaktionskosten 508
Abb. 7.7 Fallstudie: Portfoliorevision mit DAX 100 als Normalportfolio 517
Abb. 7.8 Globales ex ante Alpha und „Value at Risk" 525
XII Tabellenverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Seite
Tab. 2.1 Unbedingte Renditeverteilungen für eine Portfolio Selection
mit drei Aktien 19
Tab. 2.2 Ausgangslage an einem einfachen CAPM Markt 33
Tab. 2.3 Entwicklung der Aktienparameter und Marktdaten im Zuge
des Anpassungsprozesses zum CAPM Gleichgewicht 34
Tab. 3.1 Treynor/Black Modell vs. modifiziertes Modell 102
Tab. 4.1 Break even Werte für die Alphasignifikanz 266
Tab. 6.1 Ex ante Information Ratios aktiver Managementstrategien 399
Tab. 6.2 Kennwerte der Residualfaktoren des deutschen Aktienmarktes
(August 1986 Juli 1996) 403
Tab. 6.3 Kon elationskoeffizienten für deterministische Prognose¬
verfahren 415
Tab. 6.4 Informationskoeffizienten bei Gremienprognosen 468
Tab. 7.1a Implizite Alphas der 30 DAX Aktien vs. DAX 100 als
Normalportfolio 512
Tab. 7.1b Value Added Status für alternative Revisionsportfolios
vs. DAX 100 513
Tab. 7.1c Holdingstrukturen der alternativen Revisionsportfolios 516
Tab. 7.1d Beispiel einer manuellen Portfoliorevision auf Basis einer
MC VA Analyse 519
Tab. 7.2 „Value at Risk" bei Optimalität der globalen Portfoliostruktur 527 |
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