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RISIKO MANAGER 21.2015

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14 Ausgabe 21/2015 von

14 Ausgabe 21/2015 von dem Schock erholt hat. Über die Zeit nähert sich die Markov-Switching-Strategie wieder dem Inflationsindex an, während die Capital-Strategie deutlich unterhalb der Inflation verharrt. Hier wird nochmals verdeutlicht, dass die zusätzliche Berücksichtigung des allgemeinen Marktzustands bei der Konstruktion von inflationsgeschützten Anlagestrategien aus traditionellen Anlageklassen essenziell ist. Zusätzlich ist in t Abb. 09 eine sogenannte Tailhedging-Strategie dargestellt. Bei dieser wird davon ausgegangen, dass im Unterschied zur Markov-Switching- Strategie im ruhigen Zustand I0S0 auf Inflationsabsicherung verzichtet und auf das 1 -Portfolios (gleiche Gewichtung aller N sechs Assetklassen) zurückgegriffen wird. Hierbei wird deutlich, dass diese Strategie die reinen Replizierungsansätze dominiert. Damit ist gezeigt, dass eine stetige Absicherung gegen die Inflation nicht zwangsläufig sinnvoll sein muss. Es scheint vorteilhaft, sich nur in kritischen Phasen abzusichern. Umso bedeutsamer ist die frühzeitige Erkennung dieser kritischen Phasen durch ein Frühwarnsystem. Ebenso wird deutlich, welchen ausschlaggebenden Mehrwert eine dynamische Portfoliostrategie auf Basis von Markov-Switching-Modellen liefert. Dies äußert sich sowohl in Bezug auf die erwarteten Renditen als auch auf den beinhalteten Inflationsschutz. Insbesondere durch die zusätzliche Berücksichtigung des Marktzustands ermöglicht die Markov-Switching- Strategie neben der Inflationsabsicherung auch eine Renditepufferung durch die Umschichtung des Portfolios in turbulenten Marktphasen. q Fazit und Ausblick Die Verwendung traditioneller Anlageklassen zur dynamischen Inflationsabsicherung erweist sich als vorteilhaft und besitzt vielseitige Anwendungsmöglichkeiten. Gewisse Einschränkungen sind allerdings auch hierbei zu beachten. In der Renditebetrachtung werden keine Transaktionskosten berücksichtigt, was sich insbesondere bei geringen Volumina deutlich auswirken kann. Bei steigenden Volumina nimmt dieser Einfluss im Allgemeinen jedoch wieder stark ab. Zusätzlich ist zu beachten, dass auch Anlagestrategien auf Basis von traditionellen Anlageklassen keine 100-prozentige Garantie für Inflationsschutz gewähren. Dem gegenüber stehen inflationsgekoppelte Produkte, die zwar expliziten Schutz vor der Inflation bieten, allerdings andere Risiken, wie das Emittentenrisiko, beinhalten und durch den „ständigen“ Inflationsschutz zum Teil hohe Kosten verursachen oder auf fixe Zeithorizonte limitiert sind. Die Kombination beider Ansätze stellt einen Ansatzpunkt für weitere Untersuchungen dar. Alles in allem stellt die vorgestellte Studie einen neuen Ansatz zur Entwicklung inflationsgeschützter dynamischer Anlagestrategien vor und verdeutlicht den grundlegenden Mehrwert der angewandten Markov- Switching-Modelle. Das entwickelte Modell zeichnet sich sowohl durch die beliebige Wahl des Zeithorizonts als auch durch die Flexibilität des in der Praxis immer häufiger nachgefragten Tailhedgings aus. Insbesondere die verwendeten Frühwarnsysteme und die damit verbundenen und analysierten dynamischen Anlagestrategien unterstreichen die praktische Relevanz. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise: Baum, L.E./Petrie, T./Soules, G./Weiss, N. (1970): A maximization technique occuring in the statistical analysis of probabilitistic functions of markov chains, in: The Annals of Mathematical Statistics, vol. 41, no. 1, pp. 164-171. Bureau of Labour Statistics 2010, Economic News Release. Available: www.bls.gov/news.release/cpi.t02.htm [2010, März]. Capital (2010): Immer schoen weiteratmen, Capital, no. 08, pp. 27-29. Hamilton, J.D. (1989): A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle, in: Econometrica, vol. 57, no. 2, pp. 357-384. Hauptmann J./Hoppenkamps A./Min A./Ramsauer F./ Zagst, R. (2014): Forecasting market turbulences using regime-switching models, Financial Markets and Portfolio Management, vol. 28, no. 2, pp. 139-164. International Monetary Fund (2011): Global Financial Stability Report, 04/11 edn, International Monetary Fund. International Monetary Fund (2010): Public Debt and Growth, International Monetary Fund. Ludwig, M./Mahlstedt, M./Mayer, H./Zagst, R. (2012): Inflationsgeschützte Investmentstrategien, Siegerbeitrag zum Postbank Finance Award 2012 – 3. Sieger. Available: www.welt.de/bin/text-107265013.pdf. Mai, J. (2007): Modellierung von Finanzmärkten mit Markov Switching Modellen, Diplomarbeit, TU München. Autoren Prof Dr. Rudi Zagst ist Professor am Lehrstuhl für Finanzmathematik der Technischen Universität München und Autor zahlreicher Fachpublikationen in den Gebieten Finanzmathematik, Risikomanagement und Stochastik. Mirco Mahlstedt ist Wissenschaftler am Lehrstuhl für Finanzmathematik der Technischen Universität München. Im Rahmen des KPMG Center of Excellence in Risk Management widmen sie sich aktuellen Fragestellungen des modernen Risikomanagements. Danksagung Wir bedanken uns herzlich bei der KPMG AG für das Sponsoring des KPMG Center of Excellence in Risk Management an der Technischen Universität München, über welches die Stelle von Mirco Mahlstedt teilfinanziert ist. Anzeige Sponsoren Information & Anmeldung: Stefan Lödorf | Tel.: 0221/5490-133 events@bank-verlag.de

Immer im Bilde mit 15 Ausgabe 18/2015 Fotonachlese Jahrestagung RISIKO MANAGER 2015 Christian Tegelkamp, Leiter Risikocontrolling, abcbank GmbH.

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