a) Zu bearbeitende Fragestellungen

• Wie gut schneiden In-Sample optimierte Markowitz Portfolios gegenüber naiven Strategien ab?
• Verschiedenen Methoden sind empirisch anhand von Performance- und Risikoma?en zu vergleichen.
• Gründe für die Unterschiede in der Performance verschiedener Portfoliooptimierungen (z. B. Parameterunsicherheit) sind anhand der Literatur und empirisch herauszuarbeiten.

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b) Einzusetzender Datensatz

• Anhand der Literatur ist selbstst?ndig ein Datensatz auszuw?hlen
• Hierfür sind etwa Aktien-, Rohstoff-, W?hrungs- und Indexrenditen denkbar

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c) Zusatzinformationen zur Bearbeitung

Es ist notwendig, eine echte Out-of-Sample-Methodik zur Evaluation der Portfolios mit R einzusetzen:?Hier sind die Methoden ?Rolling Window“ oder ?Expanding Window“ einzusetzen. Diese müssen mit Hilfe der Statistiksoftware R programmiert werden.

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Bücher

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• Introductory Statistics with R von Daalgard (in der Bibliothek verfügbar)
• Time Series Models for Business and Economic Forecasting von Franses, van Dijk und Opschoor, Cambridge University Press (kann per?Fernleihe?bezogen werden)
• Probability and Statistics with R?von Ugarte, Militino und Arnholt (in der Bibliothek verfügbar)
• Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R vonSachs/Hedderich (in der Bibliothek verfügbar)
• Introductory Econometrics von Wooldridge (in der Bibliothek verfügbar)
• The R Book von Crawley (in der Bibliothek verfügbar)
• Albrecht A., Maurer R. (2005), 2. Auflage Sch?ffler Poeschel, Investment- und Risikomanagement

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Papers

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• DeMiguel V., Garlappi L., Uppal R. (2008), Rev. Financial Studies, Optimal versus Naive Diversification: How Inefficient Is the 1/N Portfolio Strategy?

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Ressourcen zum Einstieg in R werden vom Betreuer gestellt