Prognosemodelle für die Asset Allocation Moderne Methoden und ihr praktischer Einsatz 24. bis 26. September 2008

Kursinhalt

1. Seminartag

Grundlagen der Renditeprognose in der Praxis

	Asset Allocation und Prognosemodelle
	Welche Verfahren der Finanzanalyse und -prognose bieten sich an?
	Sachgerechte Analyse der statistischen Eigenschaften von Renditereihen
	Renditegenerierungsprozesse im Überblick
	Faktormodelle als praktisches Instrumentarium zur Renditeprognose

Regressionsmodelle und ihre Entwicklung mit Excel™

	Grundlagen der Regressionsanalyse
	Längs- und Querschnittsregressionen
	Gütemaße und Prüfgrößen bei Regressionsmodellen
	Uni- und multivariate Regressionsanalyse mit Excel™
	Praktische Fallstricke bei der Entwicklung von Regressionsmodellen
	Überprüfung der Gleichgewichtsbeziehungen auf Kointegration

PC-Fallstudie: Praktische Schritt-für-Schritt-Entwicklung eines Prognosemodells mit Excel™

PC-Fallstudie:
Fortgeschrittene Regressionsanalyse mit EViews

	Kurze Einführung in die Regressionsanalyse mit EViews
	Identifikation geeigneter Zeitverzögerungen (Time-Lags)
	Probleme der Regressionsanalyse (u.a. Scheinkorrelationen, Multikollinearitäten)
	Lösungsmöglichkeiten mit EViews, z.B. Orthogonalisierung von Faktoren
	Variablenselektion bei Regressionsmodellen
	Tipps und Tricks für die praktische Anwendung

2. Seminartag

Sachgerechte Entwicklung von Gleichgewichts-/ Kointegrationsmodellen

	Die Grundidee des zweistufigen Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodells nach Engle/Granger
	Einsatz des Kointegrations-/Fehlerkorrekturmodells in der Taktischen Asset Allocation
	Scheinzusammenhänge im Regressionsmodell: Identifizierung und Vermeidung
	Sachgerechte Analyse der Stationaritätseigenschaft von Zeitreihen mit Hilfe des Tests nach Dickey/Fuller
	Formulierung von Gleichgewichtsbeziehungen
	Überprüfung der Gleichgewichtsbeziehungen auf Kointegration

PC-Fallstudie: Test auf Kointegration des Europäischen Aktienmarktes mit dem US-Aktienmarkt

Prognose von Asset-Klassen mit Fehlerkorrekturmodellen

	Ermittlung und Analyse der Abweichung vom Gleichgewichtskurs
	Konstruktion eines Fehlerkorrekturmodells für die konkrete Prognose
	Verbesserung der Prognosegüte durch die gezielte Auswahl von weiteren erklärenden Variablen
	Beurteilung der Qualität des Modells anhand geeigneter Gütemaße
	Vermeidung praktischer Fallstricke bei der Modellentwicklung

PC-Fallstudie: Entwicklung eines Fehlerkorrekturmodells zur Prognose des Europäischen Aktienmarktes

PC-Workshop:
Entwicklung eines Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodells für die Taktische Asset Allocation

	Aufbereitung von Finanzmarktdaten für eine sachgerechte Modellentwicklung
	Praxisnahe Analyse der statistischen Eigenschaften von Aktien-, Renten- und Währungsmärkten mit Hilfe der Standardfunktionen von EViews
	Schrittweise Entwicklung eines Kointegrationsmodells mit EViews
	Zielsichere Beurteilung der Güte des Kointegrationsmodells anhand geeigneter Kriterien
	Systematische Identifikation von Einflussvariablen zur Steigerung der Prognosegüte
	Sachgerechte Beurteilung der Prognosegüte des Fehlerkorrekturmodells mit Hilfe der Standardfunktionen von EViews

3. Seminartag

Asset Allocation mit modernen Prognosemodellen in der Praxis

	Renaissance einer Königsdisziplin: Taktische Asset Allocation
	Institutionelle und organisatorische Hemmnisse bei der Prognose
	Anforderungen an die Struktur von Prognosemodellen in der Praxis
	Erklärungs- vs. Prognosemodelle
	Duration Management allein genügt nicht: Die Erzeugung von Rentenmarktprognosen mit einem integrierten Ansatz

Übersetzung der Prognosen in die Asset Allocation

	Praktischer Einsatz eines Fehlerkorrekturmodells zur Prognose von Aktienmärkten
	Die schwierigste aller Asset-Klassen: Währungen
	Die drei praktischen Fallstricke bei der Portfoliokonstruktion
	Berücksichtigung der Prognoseunsicherheit und des Informationsgehaltes der Prognosen
	Das Black-Litterman-Verfahren als elegante Lösung zur Portfoliokonstruktion

Praktische Umsetzung der Asset Allocation in Fonds

	Vom Modellportfolio zum investierten Mandat: Problembereiche bei der praktischen Umsetzung
	Praktische Erfahrungen im Echtzeiteinsatz
	Überlegungen zum Benchmarkansatz
	Neue Möglichkeiten durch das Investmentmodernisierungsgesetz
	Leverage und Short-Selling im richtlinienkonformen Sondervermögen

PC-Fallstudie: Herleitung der Taktischen Asset Allocation am konkreten Beispiel

Kompaktes Praxistraining mit PC-gestützten Übungen

Dieser Kurs bietet Ihnen eine abwechslungsreiche Mischung aus konzeptionellen Inhalten, praktischen Erfahrungsbereichen und "Hands-on"-Fallstudien am PC. Damit setzen Sie die methodischen Inhalte des Kurses praktisch um und erarbeiten sich ein solides Verständnis für die modernen Ansätze der Taktischen Asset Allocation. Melden Sie sich deshalb jetzt zu diesem Intensivkurs an und vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Hinblick auf einen systematischen und strukturierten Asset Allocation-Ansatz.

Erschließen Sie sich den Zugang zu einer systematischen Prognose von Asset-Klassen

Im Rahmen der Asset Allocation werden die wesentlichen Entscheidungen des Anlegers in Bezug auf die Ausrichtung seines Gesamtportfolios getroffen. Diese Entscheidungen besitzen einen gewichtigen Einfluss auf seine Performance. Eine werthaltige Prognose zukünftiger Renditen für die relevanten Asset-Klassen (Aktienmärkte, Rentenmärkte, Währungen) ist deshalb für den Anlageerfolg von herausragender Bedeutung. Darüber hinaus kommt es darauf an, diese Prognosen systematisch, d.h. ohne Informationsverlust in Portfolios zu �übersetzen�.

Sowohl für die Prognosefindung als auch für die Portfoliobildung sind in den vergangenen Jahren von der Forschung und der Praxis neue Methoden entwickelt worden, die im Rahmen dieses Kurses Schritt-für-Schritt erarbeitet und durch entsprechende Fallstudien vertieft werden. Profitieren Sie jetzt mit diesem Kurs von aktuellen Forschungsergebnissen und praktischen Erfahrungen und optimieren Sie damit Ihre Asset Allocation-Entscheidungen.