Portfoliokonstruktion mit dynamischem Prognosemodell
Mark Kritzman von Windham Capital Management und David Turkington von State Street Associates haben in einem Researchpaper einen Ansatz zur Porfoliokonstruktion vorgestellt, wobei für Prognosen eine Kombination aus historischen Daten, plötzlichen Schocks und langfristigen Trends modelliert wird. Für Investoren sind sowohl kurzfristige Renditen von Bedeutung, beispielsweise kurzfristig hohe Verluste, die Auszahlverpflichtungen gefährden, als auch die langfristige Entwicklung des Portfolios. Die Autoren gehen darauf ein, indem sie ein Mixed-Frequency Sample bilden und die Portfoliokonstruktion nicht auf Basis statistischer Durchschnittswerte durchführen, sondern die gesamte Historie verwenden.
Die Zukunft wird als Kombination aus drei Szenarios verstanden: Vergangenheit, die sich wiederholt, Schockereignisse wie Pandemien, geopolitische Krisen oder Infrastrukturkatastrophen (Fukushima), und zuletzt langfristigen Driftszenarios wie Klimawandel oder technologischer Wandel. Für jedes dieser Szenarios werden Return Samples zugeordnet und miteinander kombiniert. Anschließend wird die Asset-Allokation identifiziert, die für den Investor den Erwartungsnutzen maximiert. Dies geschieht über eine Full-Scale-Optimierung, die einem Mittelwert-Varianz-Ansatz in drei Hinsichten überlegen ist. Erstens können sowohl kurz- als auch langfristige Entwicklungen berücksichtigt werden. Zweitens werden alle Informationen der zugrundeliegenden Daten herangezogen und nicht nur statistische Durchschnitte und drittens können die Präferenzen der Investoren realistischer modelliert werden.
Die Autoren wenden ihren Ansatz auf ein Sample verschiedener Asset-Klassen im Zeitraum 1973 bis 2020 an und vergleichen die Ergebnisse mit einem Mittelwert-Varianz-Verfahren.
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