Asset Allocation im Private Banking

Autorentext
Marc Engelbrecht studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität Bayreuth sowie der Universidad de Navarra, Spanien, und beendete 2005 an der HHL Leipzig Graduate School of Management das Studium als Diplom-Kaufmann. Ab 2006 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Center of Private Banking der WHU Otto Beisheim School of Management. In dieser Zeit verfasste er für ein Lehrbuch mehrere Kapitel zu traditionellen und alternativen Anlageklassen. Bei Professor Dr. Markus Rudolf schloss er 2013 die Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften (Dr. rer. pol.) ab. Seit 2011 arbeitet er als Strategieberater mit Fokus auf der Finanzdienstleistungsbranche.

Klappentext
Asset Allocation im Private Banking , die Vermögensanlage wohlhabender Privatkunden, berücksichtigt persönliche Interessen und Zugang zu traditionellen und alternativen Anlageklassen. Methoden des modernen Anlage- und Risikomanagements nutzen passende Kennzahlen, Szenarioplanung zur Modellierung der Zukunft und fortschrittliche Optimierungsverfahren in der Portfolioselektion. Schwächen traditioneller Verfahren, wie die der Mean-Variance-Optimierung nach Markowitz, werden behoben. Zusammenfassend wird ein Entscheidungsmodell für wohlhabende Privatkunden zur strategischen (langfristigen) Aufteilung des Vermögens auf verschiedene Anlagen entwickelt. Die Vielfalt und Komplexität alternativer Anlagen wird einbezogen und Risiken werden realistischer als in traditionellen Modellen berücksichtigt. Präferenzen und Nutzen wohlhabender Privatkunden werden mit Nebenbedingungen und Zielfunktionen mit Hilfe von Risiko- und Performancemaßen operationalisiert und es wird eine optimale strategische Vermögensaufteilung bestimmt. Über das Private Banking hinaus sind empirische und qualitative Betrachtungen der Anlagen sowie verwendete Methoden des Anlagemanagements und der Risiko-/Performancesteuerung auch für Kunden des Retail Banking und institutionelle Anleger relevant.

Inhalt
1. Einleitung 2. Quantitative Anlagebewertung und Erfassung von Zielen 2.1. Renditen und Verteilungen zur Charakterisierung von Anlagen 2.2. Tests und Grenzen der üblichen Annahme unabhängig identisch normalverteilter Renditen 2.3. Operationalisierung von Anlegerzielen mit Risiko- und Performancekennzahlen 2.4. Risikobudget und Performancemaximierung bei nicht normalverteilten Renditen 2.5. Bedeutung nicht berücksichtigter Steuern 3. Anlageuniversum wohlhabender Privatkunden 3.1. Eigenkapital von Unternehmen 3.2. Geld-, Kapital- und Devisenmarkt 3.3. Grund und Boden 3.4. Absolute Return-Produkte 3.5. Alternativer Risikotransfer 3.6. Projekt- und themenbezogene Anlagen 3.7. Investitionen aus Leidenschaft 3.8. Eigenschaften und Zusammenhänge der Verteilungen ausgewählter Anlageklassen 3.9. Investition in ganze Anlageklassen mit Hilfe von Indexfonds 3.10. Zusammenfassung: Anlageklassen 4. Illiquidität 4.1. Ausprägungen von Illiquidität 4.2. Ansätze zur Berücksichtigung von Illiquidität 5. Erwartungen über zukünftige Renditeverteilungen 5.1. Prognose langfristiger Renditeverteilungen 5.2. Szenarioanalyse/robuste Schätzung bei Erwartungen über künftige Entwicklungen 6. Portfoliooptimierung mit höheren Momenten 6.1. Analytische Lösung 6.2. Polynomial Goal Programming (PGP) 6.3. Linearisierung höherer Momente 6.4. Numerische Lösung 6.5. Reihenentwicklung 6.6. Abstandsfunktion 7. Portfoliooptimierung im Private Banking mit höheren Momenten und Ansätzen zu Illiquidität 7.1. Historische Renditen der Anlagen 7.2. Illiquidität: Bereinigung von Autokorrelation 7.3. Szenariobetrachtung für erwartete Entwicklung 7.4. Viermomentenportfoliooptimierung mit der Shortage Function 7.5. Risikobudget bei nicht normalverteilten Renditen 7.6. Omega als Zielfunktion für optimales Portfolio 7.7. Illiquidität: Situation unter Beachtung der konstanten Portfoliobestandteile eines Unternehmers 7.8. Risikomanagement mit Hilfe von berechneten Prognosen und Szenarioanalysen 8. Zusammenfassung und Ausblick

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