Wie die optimale Währungsallokation für risiko- und ambiguitätsaverse internationale Investoren gefunden werden kann.
Die Anwendungen statistischer Lernmethoden in der Finanzwirtschaft nehmen mit den theoretischen und rechnerischen Entwicklungen sowohl in der quantitativen Finanzwirtschaft als auch in der computergestützten Statistik ständig zu. Die Studie analysiert verschiedene Methoden des statistischen Lernens, um Probleme im Bereich der quantitativen Finanzwirtschaft zu lösen.
Die traditionelle Asset Allocation unterstellt bekannte Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Wertpapierrenditen und Wechselkursen. Diese Annahme wird bei Ambiguität dahingehend abgeschwächt, dass die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Rendite nicht mehr festliegt, sondern selbst stochastisch variieren kann. Neben klassische Risikomaße treten daher Ambiguitätsmaße. Sind Investoren risiko- und ambiguitätsavers, werden sie ihre Asset Allocation entsprechend anpassen.
Die Dissertation untersucht die optimale Währungsallokation für risiko- und ambiguitätsaverse internationale Investoren. Dabei wird ein robustes Ertragswert-Varianz-Modell um geglättete Ambiguitätspräferenzen verallgemeinert. Bei einem gegebenen Wertpapierportfolio kann so die optimale Währungsabsicherung in geschlossener Form abgeleitet werden. Die optimale Lösung kann als die einer verallgemeinert Ridge Regression interpretiert werden.
zeitig optimieren lässt. Zusätzlich wird eine nicht-gaußsche, dynamische Währungsabsicherungsstrategie eingeführt, die mehrdeutigkeitsbereinigte Mittelwert-Varianz-Modelle nutzt. Diese Methode übertrifft gängige industrielle Praktiken und erlaubt eine effektivere Risikomanagementstrategie. Schließlich wird gezeigt, wie neuronale Netzwerke die Preisbestimmung amerikanischer Optionen beschleunigen können.
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