Im Rahmen dieser Masterarbeit werden zunächst die Grundlagen für verschiedene statistische Testvorgehen umfassend diskutiert, die dazu dienen Asset-Preismodelle miteinander vergleichen zu können. Diese Vergleichsmethoden basieren grundlegend auf der Benutzung des maximalen und quadrierten Sharpe-Quotienten als
zentrale Metrik. Der Sharpe-Quotient spiegelt dabei die Fähigkeit eines Modells wider, dass Renditen von Assets korrekt prognostiziert werden können. Er ist somit ein Maß für die Fehlbewertung durch das zugrundeliegende Modell. Die
Notwendigkeit der Durchführung dieser Vergleiche und der damit verbundenen
Erstellung eines Rankings verschiedener Asset-Preismodelle ist dadurch begründet,
dass diese Modelle auf speziellen Modellfaktoren basieren. Durch diese Modellfaktoren wird versucht, Anomalien, die bei der Bewertung von Assets auftreten, entgegenzuwirken. Da die Komplexität der Asset-Preismodelle direkt mit der Anzahl der Modellfaktoren zusammenhängt, muss eine optimale Auswahl dieser
getroffen werden.
Die vorliegende Masterarbeit setzt sich daher grundsätzlich mit der Fragestellung auseinander, wie die Zusammensetzung der Modellfaktoren für ein optimales Asset-Preismodell gewählt werden kann. Die Vergleichsmethoden sind dabei ein Hilfsmittel für das Treffen dieser Entscheidung. Auf der Basis einer empirischen Auswertung werden diese Testvorgehen im Anschluss zusätzlich für die Märkte US und UK evaluiert, um abschließend ein Fazit über die Anwendung der Methoden
abgeben zu können und mögliche Schwachstellen aufzudecken.
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Im Rahmen dieser Masterarbeit werden zunächst die Grundlagen für verschiedene statistische Testvorgehen umfassend diskutiert, die dazu dienen Asset-Preismodelle miteinander vergleichen zu können. Diese Vergleichsmethoden basieren grundlegend auf der Benutzung des maximalen und quadrierten Sharpe-Quotienten als
zentrale Metrik. Der Sharpe-Quotient spiegelt dabei die Fähigkeit eines Modells wider, dass Renditen von Assets korrekt prognostiziert werden können. Er ist somit ein Maß für die Fehlbewe...
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