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Index-Tracking

Die Anwendung eines 'Genetischen Algorithmus' zur Erzeugung eines optimalen Tracking-Portfolios

Index-Tracking
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Lars Buck
  • Abgabedatum: Dezember 2003
  • Umfang: 92 Seiten
  • Dateigröße: 1,4 MB
  • Note: 1,0
  • Institution / Hochschule: Universität Hamburg Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-7871-1
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-7871-1 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-7871-1 CD
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Buck, Lars Dezember 2003: Index-Tracking, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Tracking-Error, Indexierung, Passives Portfoliomanagement, genetischer Operator, Excess-Return

Diplomarbeit von Lars Buck

Einleitung:

Die Kälte im Winter und die Wärme im Sommer werden bewirkt durch die unterschiedliche Schrägstellung der Erde zur Sonne. Diese fundamentale Kausalität erlaubt jedoch keine exakte Prognose des Wetters an einem bestimmten Tag an einem bestimmten Ort. Auch bei Berücksichtigung nicht nur der allgemein geographischen Lage, sondern auch der speziellen örtlichen Gegebenheiten bleibt die konkrete Prognose ungenau. Die spezielle meteorologische Konstellation der aktuellen Wettersituation ist entscheidend für eine detaillierte kurzfristige Vorhersage. Mit zeitlich und örtlich zunehmendem Vorhersagebereich wird die Prognose zwangsläufig ungenauer.

Die gesamte Aktienkursanalyse gleicht in zunehmendem Maße der Wettervorhersage und dürfte auch in Zukunft nicht viel genauer sein als diese. Im Gegenteil, eine Aktienkursprognose, die eine solche Genauigkeit wie die Wettervorhersage, sowohl kurzfristig als auch mittelfristig über das gesamte Jahr hinweg, aufweist, dürfte als sehr erfolgreich gelten.

Die Entwicklungen der Aktienkurse in den letzten Jahren haben gezeigt, dass die Analysen und Prognosen von Investmentfondsmanagern für das Renditeverhalten ausgewählter Aktien fehlerhaft waren. Für einen Investor wurden die Kosten, die für solche Analysen anfielen, oftmals nicht durch überdurchschnittliche Aktienrenditen ausgeglichen. Wenn eine Prognose für das Renditeverhalten von Aktien nur bedingt möglich ist, stellt sich die Frage, inwieweit die Kosten einer Investition für einen Investor gesenkt werden können, ohne dass das Risiko dieser Investition zunimmt.

Eine Investition in die Gesamtheit aller Aktien eines Aktienindexes verhindert zwar eine Risikozunahme, allerdings steigen auch die Kosten für An- und Verkauf von Aktien, da für jede Änderung der Zusammensetzung des Aktienindexes Aktienkäufe und -verkäufe durchgeführt werden müssen. Wenn das Renditeverhalten eines Aktienindexes jedoch weitestgehend mit einer geringeren Aktienanzahl als die der im Aktienindex enthaltenen Aktien nachgebildet wird, werden auch die für An- und Verkauf von Aktien anfallenden Kosten gesenkt.

Die vorliegende Arbeit hat das Tracking von Aktienindizes zum Inhalt. Tracking bedeutet die Nachbildung des Renditeverhaltens eines Aktienindexes bei der Vermögensanlage. Ziel der Untersuchung ist es, das Index-Tracking-Problem (ITP), also das Problem der optimalen Nachbildung eines Aktienindexes, zu lösen. Ausgehend von einem populations-heuristischen Ansatz, wird eine Methode mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus' (GA) vorgestellt. Somit verbindet diese Arbeit Kernelemente des Investmentfondsmanagements mit Mechanismen aus der Evolutionstheorie, um mathematisch mit Hilfe eines GA eine Problemlösung zu entwickeln. Neben diesem Einleitungskapitel umfasst die Arbeit fünf weitere Kapitel.

Ausgehend von der Frage der Kapitalmarkteffizienz werden im zweiten Kapitel aktives und passives Portfoliomanagement von einander abgegrenzt. Das Index-Tracking wird als passive Anlagestrategie in die Portfoliotheorie eingeordnet, und es werden Gründe für die Durchführung von Index-Tracking-Strategien genannt. Schließlich wird das ITP mathematisch formuliert.

Im dritten Kapitel werden dem heuristischen Ansatz zugrunde liegende Ideen und Funktionsweisen Evolutionärer Algorithmen (EA) allgemein vorgestellt. Die Arbeitsweise ausgewählter Formen von Genetischen Operatoren (GO) eines GA wird erklärt. Eine theoretische Auseinandersetzung mit der Anwendung eines GA sowie eine Übersicht über weitere Formen von EA schließen dieses Kapitel ab.

Im vierten Kapitel wird das modifizierte Beasley-Meade-Chang-Modell (B-M-C-Modell) zur Lösung des ITP vorgestellt. Es werden der allgemeine Optimierungsprozess beschrieben und die Arbeitsweise eines GA geeignet auf das ITP transformiert. Basierend auf diesem Modell wurden zwei Computerprogramme geschrieben, um die Güte des Modells zu prüfen. Die numerischen Ergebnisse werden im fünften Kapitel präsentiert. Eine Zusammenfassung und ein Ausblick runden im sechsten Kapitel diese Arbeit ab.

Inhaltsverzeichnis:

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis IV
Abkürzungsverzeichnis V
Symbolverzeichnis VI
1. Einleitung 1
2. Einordnung des Index-Tracking in die Portfoliotheorie 3
2.1 Die Prämisse der Kapitalmarkteffizienz 3
2.2 Methoden des Portfoliomanagements 7
2.2.1 Aktives Portfoliomanagement 7
2.2.1.1 Technisch/quantitative Prognose 7
2.2.1.2 Fundamental/qualitative Prognose 9
2.2.2 Passives Portfoliomanagement 10
2.3 Index-Tracking als passives Portfoliomanagement 11
2.3.1 Historische Entwicklung 11
2.3.2 Index-Tracking-Strategien 11
2.3.3 Gründe für die Durchführung von Index-Tracking-Strategien 14
2.3.4 Nachteile des Index-Tracking 18
2.4 Das Index-Tracking-Problem 18
2.4.1 Bezeichnungen 19
2.4.2 Tracking-Error 21
2.4.3 Excess-Return 22
2.4.4 Transaktionskosten 23
2.4.4.1 Begriffliche Grundlagen 23
2.4.4.2 Entstehung und Arten von Transaktionskosten 24
2.4.4.3 Transaktionskosten beim Index-Tracking 26
2.4.5 Optimierungsproblem 27
2.4.5.1 Mathematische Definitionen 27
2.4.5.2 Zielfunktion 28
2.4.5.3 Nebenbedingungen 28
2.4.5.4 Finanzwirtschaftliche Anmerkungen 28
3. Einführung in Genetische Algorithmen 30
3.1 Zur Historie der Evolutionären Algorithmen 30
3.2 Terminologie 31
3.3 Codierung der genetischen Informationen und der Lösungsrepräsentation 32
3.4 Der Basisalgorithmus 33
3.5 Genetische Operatoren 34
3.5.1 Selektion 36
3.5.1.1 Fitnessproportionale Selektion 37
3.5.1.2 Wettkampfselektion (Tournament-Selection) 38
3.5.1.3 Elite-Selektion 89
3.5.2 Crossover 39
3.5.2.1 1-Punkt-Crossover 39
3.5.2.2 Uniform Crossover 40
3.5.3 Mutation 41
3.5.3.1 Positionsmutation 42
3.5.3.2 Reellwertige Mutation 42
3.5.4 Reproduktion 42
3.6 Ersetzungsschema 44
3.7 Abbruchkriterium 45
3.8 Theoretische Fundierung 45
3.8.1 Schema-Theorem 45
3.8.2 Impliziter Parallelismus 48
3.8.3 Building-Block-Hypothese 49
3.8.4 Konvergenz und Effizienz Genetischer Algorithmen 49
3.9 Weitere Formen Evolutionärer Algorithmen 53
3.9.1 Evolutionsstrategien 53
3.9.2 Genetische Programmierung 53
3.9.3 Evolutionäre Programmierung 54
4. Das modifizierte Beasley-Meade-Chang-Modell 55
4.1 Der allgemeine Optimierungsprozess 55
4.2 Transformation auf das Index-Tracking-Problem 56
4.3 Darstellung einer Lösung 57
4.4 Der Algorithmus 59
4.4.1 Generierung einer Anfangspopulation 59
4.4.2 Auswahl der Eltern-Portfolios mit Hilfe der Binary Tournament-Selection 59
4.4.3 Erzeugung der Kinder-Portfolios mittels Uniform Crossover 59
4.4.4 Lösungsvorschrift bei der Problematik von nicht genau K Aktien 60
4.4.5 Mutation der Kinder-Portfolios 61
4.4.6 Ersetzungsschema und Generierung einer neuen Population 61
4.4.7 Abbruchkriterium 62
4.5 Reduktionstests 62
4.6 Konvergenz und Effizienz 62
5. Numerische Ergebnisse 63
5.1 Programmbeschreibungen 63
5.2 Marktdaten 64
5.3 Test-Parameter und allgemeine Voraussetzungen 64
5.4 Minimierung des Tracking-Errors mit systematischer Revision 65
5.5 Vergleich zu den Ergebnissen von Beasley, Meade und Chang 67
5.6 Ex-Post-Betrachtung 68
5.7 Maximierung des Excess-Returns 70
6. Zusammenfassung und Ausblick 72
A Äquivalenzumformung für Gleichung (4.1) 74
B Computerprogramme, Marktdaten und Testergebnisse 75
Literaturverzeichnis 76

Arbeit zitieren:
Buck, Lars Dezember 2003: Index-Tracking, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Tracking-Error, Indexierung, Passives Portfoliomanagement, genetischer Operator, Excess-Return

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