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Ein Value-at-Risk-Limit wird als DM-Betrag gekennzeichnet, der von den tatsächlichen Handelsverlusten innerhalb einer bestimmten Zeitdauer nur mit geringer Wahrscheinlichkeit überschritten werden darf. Da der Bankvorstand i.d.R. Jahres-Value-at-Risk-Limite beschließt, im Handelsbereich die Geschäfte aber für einen kurzfristigen - unterstellt wird ein eintägiger - Planungshorizont abgeschlossen werden, ist zu klären, wie Jahres-Limite in Tages-Limite umgerechnet und während des Jahres realisierte Gewinne und Verluste auf die Limite angerechnet werden können. Auf der Grundlage des Umrechnungsverfahrens nach der Quadratwurzel-T-Formel lassen sich drei Verfahren für die Ermittlung des Tages-Limits unterscheiden: 1. Realisierte Gewinne und Verluste werden nicht angerechnet (starres Limit). 2. Bei Verlusteintritt vermindert sich das Tages-Limit für die Restperiode, realisierte Gewinne machen Kürzungen rückgängig (Verlustbegrenzungslimit). 3. Tages-Limite werden um Gewinne und Verluste angepaßt, wodurch eine Erweiterung des Handlungsspielraumes möglich ist (dynamisches Limit). Die drei Limite werden in einem Simulationsmodell gegeneinander abgewogen, wobei unterstellt wird, ein Händler handle nur eine einzige Aktie und antizipiere in 55% der Fälle die Kursrichtung. Die Simulationsergebnisse sind bei den unterstellten Renditeprozessen (geometrische Brownsche Bewegung und reale Renditen von 77 deutschen Aktien für die Zeit vom 01.01.1974 bis 31.12.1995) weitgehend identisch. Das dynamische Limit produziert deutlich höhere durchschnittliche Ergebnisse als das starre Limit und das Verlustbegrenzungslimit. Überschreitungen des Jahres-Limits treten nur beim starren Verfahren auf, die Häufigkeit ist allerdings wesentlich geringer als die zulässige Wahrscheinlichkeit von 1 %.
Wir untersuchen, in welchem Ausmaß die Aktien deutscher Unternehmen im Zeitverlauf an ausländischen Börsen gehandelt werden. Es zeigt sich – nach anfänglich bedeutsamer Handelsaktivität im Ausland – ein ausgeprägter Rückfluss-Effekt nach Deutschland. Zweitnotierungen an ausländischen Börsen dienen der Verbreiterung der Aktionärsbasis und somit der Senkung der Kapitalkosten und letztendlich der Steigerung des Unternehmenswertes. Dazu ist ein ausreichendes Handelsvolumen an der ausländischen Börse unabdinglich. Daran gemessen sind die Auslandsnotierungen deutscher Unternehmen nicht erfolgreich. Dies ist jedoch nicht im gleichen Ausmaß für alle Unternehmen der Fall. Kleinere, wachsende Unternehmen und Unternehmen mit höherem Anteil des Auslandsumsatzes am Gesamtumsatz werden relativ stärker im Ausland gehandelt.
The classical approaches to asset allocation give very different conclusions about how much foreign stocks a US investor should hold. US investors should either allocate a large portion of about 40% to foreign stocks (which is the result of mean/variance optimization and the international CAPM) or they should hold no foreign stocks at all (which is the conclusion of the domestic CAPM and mean/variance spanning tests). There is no way in between.
The idea of the Bayesian approach discussed in this article is to shrink the mean/variance efficient portfolio towards the market portfolio. The shrinkage effect is determined by the investor's prior belief in the efficiency of the market portfolio and by the degree of violation of the CAPM in the sample. Interestingly, this Bayesian approach leads to the same implications for asset allocation as the mean-variance/tracking error criterion. In both cases, the optimal portfolio is a combination of the market portfolio and the mean/variance efficient portfolio with the highest Sharpe ratio.
Applying both approaches to the subject of international diversification, we find that a substantial home bias is only justified when a US investor has a strong belief in the global mean/variance efficiency of the US market portfolio and when he has a high regret aversion of falling behind the US market portfolio. We also find that the current level of home bias can be justified whenever-regret aversion is significantly higher than risk aversion.
Finally, we compare the Bayesian approach of shrinking the mean/variance efficient portfolio towards the market portfolio to another Bayesian approach which shrinks the mean/variance efficient portfolio towards the minimum-variance portfolio. An empirical out-of-sample study shows that both Bayesian approaches lead to a clearly superior performance compared to the classical mean/variance efficient portfolio.