| Abstract |
Die vorliegende Dissertation beinhaltet drei Beiträge, welche sich mit verschiedenen Aspekten der Dynamischen Asset Allokation befassen. Letztere beschreibt die Steuerung der Portfolioallokation eines Investors im Verlauf der Investitionsphase angesichts eines sich wandelnden Marktumfeldes und dem Umgang mit mehreren Assetklassen mit unterschiedlichen Rendite-Risiko-Profilen. Im ersten Beitrag stellen wir eine Weiterentwicklung des traditionellen gewichtungsbasierten Rebalancingkonzepts vor, bei der die Bandbreiten nicht statisch, sondern in Abhängigkeit der aktuellen Marktbedingungen - in Form des relativen Preis- und Volatilitätsniveaus - gesetzt werden. Die empirische Analyse dieses Konzepts zeigt signifikante Überrenditen im Vergleich zu einer Buy and Hold Strategie, einer idealisierten SAA Strategie sowie einer ansonsten vergleichbaren Rebalancingstrategie mit statischen Bandbreiten. Die Charakteristiken des vorgeschlagenen Konzepts bleiben auch bei Anwendung auf verschiedene Subperioden erhalten. Im zweiten und dritten Beitrag beschreiten wir neue Wege auf dem Gebiet der Dynamischen Asset Allokation, indem wir explizit verschiedene Risikomasse in den Steuerungsprozess integrieren. Im zweiten Beitrag entwickeln wir ein Rebalancingkonzept, welches die Anteile der einzelnen Assetklassen an der Volatilität des Gesamtportfolios als Indikator für Portfolioreallokationen nutzt. Im Gegensatz zu traditionellen gewichtungsbasierten Rebalancingkonzepten ist dieser neue Ansatz in der Lage, Portfolioreallokationen aufgrund von Veränderungen der Volatilität einer einzelnen Assetklasse oder der Korrelationsstruktur einer Assetklasse zum Rest des Portfolios vorzunehmen. Dies ermöglicht es einem Investor, die Anteile der einzelnen Assetklassen an der Portfoliovolatilität während der gesamten Investitionsphase stabil zu halten. Im dritten Beitrag stellen wir ein weiteres Rebalancingkonzept vor, welches die Steuerung der Portfolioallokation basierend auf den Faktorladungen des Portfolios gegenüber den Risikofaktoren Zinssatz, Zinsstruktur, Kreditrisiko, Aktienprämie und Volatilität umsetzt. Um alle Faktorladungen werden entsprechende Bandbreiten implementiert, deren Verletzung Portfolioreallokationen auslöst, mit dem Ziel, die Faktorladungen wieder auf ihr strategisches Niveau zurückzuführen. Die empirische Analyse belegt, dass die Differenz der effektiven zu den strategischen Faktorladungen kleiner ausfällt als bei den analysierten Vergleichsstrategien.
This dissertation comprises three articles which are covering various aspects in the area of dynamic asset allocation, i.e., how to control an investor's portfolio composition over time in light of changing market conditions and various asset classes with differing return and risk profiles. In the first article, we propose the advancement of the traditional value-based rebalancing framework by setting the bandwidth weights in a non-static manner depending on current market characteristics, namely the relative price and volatility levels. The empirical analysis reveals significant excess returns in comparison to a buy and hold strategy, an idealized SAA strategy, as well as a rebalancing strategy with static bandwidths but otherwise comparable characteristics. The proposed approach also proves to be robust in various subsamples. In the second and third article, we break new ground by explicitly incorporating the risk dimension in the dynamic asset allocation process. In the second article, we present a rebalancing approach which applies the various asset classes' risk contributions to control the rebalancing process during the investment period. In strong contrast to traditional value-based rebalancing strategies, the resulting risk contribution strategies are capable of triggering rebalancing procedures based on deviations in an asset class's stand-alone volatility or correlation to the portfolio's remaining asset classes. Thus, this method lets investors closely maintain the asset classes' initial risk contributions. In the third article, we develop another approach which applies the loadings of the investor's portfolio on various key risk factors as indicators for triggering the rebalancing process. We implement the approach by monitoring the loadings on the risk factors interest rate, term spread, credit risk, equity premium, and volatility. We further define bandwidths for every risk factor loading. Once the effective loading on a risk factor violates its bandwidth, asset reallocations are triggered in order to return the factor loadings to their strategic levels. The results of the empirical analysis prove that the effective loadings' deviation from the strategic loadings is much smaller for our approach than for the analyzed benchmark strategies. Thus, by implementing our approach, an investor will be able to generate more stable exposures towards key risk factors as compared to traditional value-based approaches.
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