Mean-Variance-Optimierung mit höheren Momenten

Eine aktuelle Research-Publikation von Edhec Risk stellt eine erweiterte Anwendung der Mean-Variance-Optimierung nach Markowitz für Hedgefonds-Investoren vor. Oft werden zur Schätzung der notwendigen Input-Parameter Normalverteilungsannahmen unterstellt, die bei Hedgefonds jedoch nicht zutreffend sind. Bei der Schätzung der Renditeverteilung müssten daher neben Schätzungen für die Varianz-Kovarianz-Matrix vor allem Schiefe und Kurtosis berücksichtigt werden. Da die Berücksichtigung höherer Verteilungsmomente die Dimensionen der Problemstellung erhöht, stellen sich schnell Schwierigkeiten bei der praktischen Umsetzung dieser Ansätze an.
Die Autoren Asmerilda Hitaj, Lionel Martellini und Giovanni Zambruno möchten diese Lücke mit ihrem Beitrag schließen. Sie wenden die von ihnen weiterentwickelten Schätzgrößen auf Daten der Edhec Hedge Fund Index Serie an und erzielen damit verbesserte Ergebnisse, im Vergleich zu einer Mean-Variance-Optimierung unter Annahme normalverteilter Renditen.


Quelle: Edhec Risk