Bayesianische Portfolio Regularisierung

• Antragsteller: Professor Dr. Winfried Franz Xaver Pohlmeier
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 321011636

Stilisierte Fakten zur Leistungsfähigkeit von Portfoliomodellen belegen, dass die empirischen Gegenstücke von theoretisch optimalen Portfoliostrategien einfachen und theoretisch suboptimalen Modellen unterlegen sind. Das Ziel des beantragten Forschungsprojekts ist es, eine neue Klasse von Bayesianischen Regularisierungsstrategien zu entwickeln, die zu robusten und leistungsstarken Portfoliomodellen führen. Der Bayesianische Ansatz zur direkten Schätzung der Portfoliogewichte bietet einen gemeinsamen Rahmen für verschiedene Regularisierungsstrategien und Methoden der Modellauswahl und Portfolioevaluierung.Neben den theoretischen Beiträgen soll das Projekt auch empirische Evidenz für die Qualität der vorgeschlagenen neuen Strategien für verschiedene Wertpapierklassen und Märkte liefern. Insbesondere sollen Schätzmethoden für hochdimensionale Probleme betrachtet werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen