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Revision von Black-Litterman-Verfahren vom 16.11.2018 - 17:40

Black-Litterman-Verfahren

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    1. Problemstellung: von Black und Litterman ab 1990 entwickeltes Verfahren, das eine wesentliche Erleichterung der Portfoliooptimierung im Sinne der Portfolio-Theorie nach Markowitz zum Ziel hat. In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Modellanwender weniger an der notwendigen Abschätzung der – im Zeitablauf eher stabilen – Varianzen und Kovarianzen scheitern, zumal hier das Index-Modell und seine Weiterentwicklungen Abhilfe schaffen, sondern vielmehr daran, für jede einzelne sich im Anlagespektrum befindliche Anlage eine konkrete Renditeprognose zu formulieren. Als Folgeproblem kommt hinzu, dass angesichts dieser Schwierigkeit viele Anleger dazu neigen, das überhaupt in Betracht gezogene Anlagespektrum stark einzuschränken, weil sie sich jenseits dessen gar nicht in der Lage sehen, die für die Modellanwendung erforderlichen Renditeprognosen abzugeben; damit gehen zwangsläufig erhebliche Diversifikationspotentiale  verloren.

    2. Struktur des Verfahrens: Das Black-Litterman-Verfahren basiert auf dem Gedanken, den Anleger von dem Zwang zu entbinden, eine jeweils eigenständige Renditeprognose zu formulieren, indem auf das Konstrukt des Marktportefeuilles im Sinne des Capital Asset Pricing Model zurückgegriffen wird: In einem ersten Schritt werden aus der Zusammensetzung des Marktportefeuilles im angenommenen Marktgleichgewicht sowie vorzugebenden Varianzen und Kovarianzen zwischen den Anlagen diejenigen Renditeerwartungen "des Marktes" implizit erschlossen, die genau die beobachtbaren Anteile der einzelnen Anlagen (gemessen an deren Marktkapitalisierung) am Marktportefeuille rechtfertigen; in der institutionellen Praxis wird das "Marktportefeuille" auf das jeweilige investierbare Anlageuniversum eingeschränkt. Auf der Basis einer solchen Ausgangsprognose steht es dem Anleger dann frei, in einem zweiten Schritt ausschließlich für diejenigen Anlagen, für die er zu einer von der Marktmeinung abweichenden Auffassung ("view") gelangt ist, nach komplexen statistischen (zumeist bayesianischen) Verfahren diese Marktmeinung zu korrigieren und diese korrigierte Renditeprognose der individuellen Portfoliooptimierung zugrunde zu legen; ansonsten belässt er es bei der Ausgangsprognose.

    3. Ergebnisse: Im Ergebnis kommen durch dieses in der Praxis bereits weit verbreitete Verfahren deutlich besser diversifizierte Portfolios als auf der Basis herkömmlicher Prognoseverfahren (Asset Allocation) zustande und wird damit dem Grundgedanken der Portfolio Selection sehr viel besser Rechnung getragen. Dabei folgen die resultierenden Portfoliogewichte auf plausible Weise einer von der Marktmeinung abweichenden Renditeprognose des Anlegers; extreme Portfoliozusammensetzungen werden durch die Rückkopplung mit der Marktmeinung bei gleichzeitiger Berücksichtigung des Grades an Gewissheit über die eigene Prognose (Konfidenzlevel) vermieden. Unabhängig von der unmittelbar einleuchtenden Idee muss für die Anwendung ein erheblicher datentechnischer und mathematischer Aufwand betrieben werden.    

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