Korrelation spielt in vielen Anwendungen der modernen Finanzmarkttheorie eine wichtige Rolle. Eine Vielzahl von Modellen verwendet numerische Ausdrücke für dieses Konzept der Abhängigkeit als Input-Parameter. Angesichts der zentralen Bedeutung der Korrelation erscheint es jedoch überraschend, dass der Stabilität der Korrelationsstrukturen im Zeitverlauf und insbesondere in verschiedenen Marktphasen bislang relativ wenig Beachtung in Forschung und Praxis geschenkt worden ist. Diese Arbeit setzt an eben erwähnter Fragestellung an, indem die Stabilität der Korrelationen zwischen internationalen Aktien-, Staatsanleihen- und Unternehmensanleihen-Indizes untersucht wird. Zu diesem Zweck werden die Renditen der verschiedenen Assets mit Hilfe eines Markov-Switching Modells (MSM) beschrieben. Dadurch wird die Abbildung zweier hinsichtlich ihrer Rendite-Risikostrukturen völlig verschiedener Marktumgebungen ermöglicht. Anschließend werden ruhige und turbulente Marktphasen im Zeitraum von 1987 bis 2009 identifiziert sowie die Korrelationsstrukturen in diesen Phasen verglichen. Es stellt sich heraus, dass die Korrelationen zwischen den untersuchten Asset-Klassen keineswegs stabil sind, sondern sich vielmehr beträchtlich sowohl in Ruhe- und Turbulenzphasen als auch im Zeitverlauf unterscheiden. Abschließend werden diese Erkenntnisse auf ihre praktische Relevanz im Portfoliooptimierungs-Kontext überprüft. Hierfür werden als Optimierungsansätze der Mean-Variance- und der Mean-Conditional-Value-at-Risk-Ansatz sowie zwei Risikoaversionsniveaus betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass die explizite Berücksichtigung zweier verschiedener Marktphasen sowohl eine bessere Portfolio-Performance als auch ein geringeres Portfoliorisiko ermöglicht. Dies gilt für alle untersuchten Optimierungsansätze und Risikoaversionsniveaus.     «

Korrelation spielt in vielen Anwendungen der modernen Finanzmarkttheorie eine wichtige Rolle. Eine Vielzahl von Modellen verwendet numerische Ausdrücke für dieses Konzept der Abhängigkeit als Input-Parameter. Angesichts der zentralen Bedeutung der Korrelation erscheint es jedoch überraschend, dass der Stabilität der Korrelationsstrukturen im Zeitverlauf und insbesondere in verschiedenen Marktphasen bislang relativ wenig Beachtung in Forschung und Praxis geschenkt worden ist. Diese Arbeit setzt a...     »

Correlation plays an important role in many applications of modern finance. A vast number of models require specific numerical inputs for this concept of dependence between financial assets. However, despite the importance of correlation, astonishingly little attention has been paid to the question, whether correlation structures between asset classes are stable in time and especially in different market environments. This thesis addresses this question in more detail investigating the correlation stability between international stock, government and corporate bond indices. For this purpose asset returns are modelled employing a Markov-Switching Model (MSM) that allows for the existence of two market environments with completely different risk-return structures of the assets. Subsequently calm and turbulent market periods in the time between 1987 and 2009 are identified and the correlation structures in these periods are compared. It turns out that the correlations between the assets under investigation are far away from being stable. They rather vary significantly between calm and turbulent market periods as well as in time. Finally the practical relevance of these findings is examined in a portfolio optimization context. Therefore the Mean-Variance and the Mean-Conditional-Value-at-Risk Framework as well as two levels of investor risk aversion are taken into account. The results show that an explicit consideration of the existence of two different market periods yields better portfolio performance as well as lower portfolio risk compared to usual approaches - for all investigated optimization frameworks and risk aversion levels.     «

Correlation plays an important role in many applications of modern finance. A vast number of models require specific numerical inputs for this concept of dependence between financial assets. However, despite the importance of correlation, astonishingly little attention has been paid to the question, whether correlation structures between asset classes are stable in time and especially in different market environments. This thesis addresses this question in more detail investigating the correlati...     »