Min-Var-Ansätze können naive Gewichtung outperformen
Tony Berrada und Sebastien Coupy von der Universität Genf/Swiss Finance Institute haben in einem Forschungspapier die Performance verschiedener Minimum-Varianz-Portfolios basierend auf Faktormodellansätzen mit einer naiven 1/N-Gewichtung verglichen. Dazu verwenden die Autoren ein zweistufiges Regressionsverfahren (Second-Pass), durch das die erwarteten Renditen mit weniger Unsicherheit geschätzt werden können, wodurch dich die Stabilität der Min-Var-Portfolios verbessert. Das Datensample umfasst 20.000 Einzelaktien im Zeitraum 1967 bis 2012. Zur Ermittlung der erwarteten Renditen verwenden die Autoren drei Faktoransätze, ein Single-Factor-Modell, das Drei-Faktor-Modell von Fama und French sowie die Vier-Faktor-Erweiterung, die zusätzlich den Momentum-Faktor mit berücksichtigt. Für die Portfoliozusammensetzung werden drei Gewichtungsverfahren angewandt, ein klassischer Min-Var-Ansatz, das Tangency Portfolio mit der höchsten Sharpe Ratio sowie ein Min-Var-Portfolio mit einer Ziel-Outperformance. Je nach Regressionsverfahren ergeben sich für alle Minimum-Varianz-Ansätze sowie das Tangency Portfolio erhebliche risikoadjustierte Outperformances gegenüber der Gleichgewichtung aller Einzeltitel. Insbesondere bei Verwendung eines Second-Pass-Regressionsverfahrens, kann die kumulierte Rendite des Tangency Portfolios um fast 50 % verbessert werden. 
Quelle: Berrada, Coupy, (2015)
Bei einem Minimum-Varianz-Verfahren mit Ziel-Outperformance können durch die Verwendung des Second-Pass-Verfahrens die Ergebnisse ebenfalls signifikant verbessert werden. Daraus schließen die Autoren, dass die Nutzung eines Markowitz’schen Minimum-Varianz-Verfahrens einer einfachen 1/N-Gewichtung überlegen sein kann, wenn die entsprechenden Inputparameter mit dem richtigen statistischen Modell geschätzt werden. Abschließend werden verschiedene Robustheitstests durchgeführt, die die Überlegenheit des verwendeten Ansatzes über andere, alternative Verfahren bestätigen.
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