Neue Optimierungsmethode für SRI-Portfolios

Ioannis Oikonomou, Emmanouil Platanakis und Charles Sutcliffe von der University of Reading haben in einem aktuellen Diskussionspapier eine neue Methode zur Optimierung von SRI-Portfolios vorgestellt. Bisherige Portfoliooptimierungsmethoden beruhten meist auf dem Mean-Variance-Ansatz von Markowitz und erweiterten diesen um eine SRI-Bedingung. Dies ist nicht optimal, da Markowitz-Portfolios ein hohes Schätzrisiko aufweisen und deshalb sehr inputabhängig sind, schreiben die Autoren. Stattdessen nutzen sie eine multidimensionale schätzsrisikoresistente Methode mit verschiedenen SRI-Kriterien.
Die Autoren bestimmen die Portfoliogewichte anhand von Normbedingungen. Diese führen dazu, dass, anders als bei der Markowitzoptimierung, nur sehr wenige Shortpositionen eingegangen werden. Stattdessen treten vermehrt Nullgewichtungen und Longpositionen auf.


Quelle: Oikonomou, Platanakis, Sutcliffe (2015)

Selbst eine eindimensionale Nutzung des Modells, also nur die Berücksichtigung eines Kriteriums ist nach Angabe der Autoren in der Lage, das Risiko gegenüber dem Markowitzportfolio zu senken.
Vorteil der neuen Methode ist, dass das Risiko gesenkt wird, die Diversifikation erhöht wird, eine geringere Inputsensitivität besteht und die Portfoliogewichte zwischen den Rebalancing-Perioden stabiler sind, was zu geringeren Transaktionskosten führt. Des Weiteren sind die Ergebnisse den Autoren zufolge robust gegenüber anderen Schätz- bzw. Investmentperioden sowie auch strengeren SRI-Screening-Kriterien.

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