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Optimale Portfolio-Allokation mit CAPM und Efficient Frontier: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für Ihr LM Economics Projekt
Lernen Sie, wie Sie mit Stata und CAPM die optimale Asset-Allokation für Ihr LM Economics Projekt berechnen – von der Datenbeschaffung bis zur graphischen Darstellung der Efficient Frontier.
Einleitung: Warum Portfolio-Optimierung heute wichtiger ist denn je
Im Jahr 2026, inmitten eines KI-gesteuerten Finanzbooms und volatiler Märkte, ist die Fähigkeit, ein Portfolio optimal zu allokieren, eine Schlüsselkompetenz für jeden Wirtschaftsstudenten. Ob Sie später im Asset Management, in der Unternehmensberatung oder im Fintech-Bereich arbeiten – das Verständnis von Risiko-Rendite-Profilen und der Capital Asset Pricing Model (CAPM)-Theorie ist unverzichtbar. Dieser Tutorial-Leitfaden begleitet Sie durch die wesentlichen Schritte Ihres Projektberichts für LM Economics of Financial Markets and Institutions.
Schritt 1: Datenauswahl und -beschaffung
Wählen Sie fünf Unternehmen aus verschiedenen Branchen, um Diversifikationseffekte zu nutzen. Aktuell bieten sich beispielsweise NVIDIA (KI-Chips), Pfizer (Pharma), JPMorgan (Finanzen), NextEra Energy (Erneuerbare) und Amazon (E-Commerce) an. Laden Sie monatliche Kurse von Januar 2014 bis Dezember 2023 von Yahoo Finance herunter. Beschreiben Sie kurz jedes Unternehmen und seine Branche – dies zeigt Ihre Auswahlkompetenz.
Schritt 2: Deskriptive Statistik und Korrelation
Berechnen Sie mit Stata die monatlichen Renditen aus den Schlusskursen. Erstellen Sie eine Tabelle mit Mittelwert, Standardabweichung, Minimum und Maximum der Renditen. Ergänzen Sie eine Korrelationsmatrix mit Signifikanzniveaus – beispielsweise: correlate returns*, star(0.10,0.05,0.01). Achten Sie darauf, die Ergebnisse als signifikant zu kennzeichnen (* 10%, ** 5%, *** 1%).
Schritt 3: CAPM-Schätzung
Schätzen Sie das CAPM für jede Aktie: regress return_i market_return, beta. Der risikofreie Zins beträgt 2,4% p.a. (0,2% monatlich). Berichten Sie die Beta-Koeffizienten und deren Signifikanz. Ein Beta > 1 zeigt Überreaktion auf Marktbewegungen – interessant im aktuellen KI-Hype.
Schritt 4: Portfolios konstruieren
Berechnen Sie das Global Minimum Variance Portfolio (GMVP) sowie vier weitere Portfolios mit steigender Renditeerwartung. Das optimale risikobehaftete Portfolio liegt im Tangentialpunkt der Capital Market Line (CML). Verwenden Sie Stata-Matrix-Operationen oder das mvport-Paket. Die Sharpe Ratio sollte für jedes Portfolio ausgewiesen werden.
Schritt 5: Graphische Darstellung
Plotten Sie die Efficient Frontier (nur Long-Positionen) und die CML. Markieren Sie das GMVP und das optimale Portfolio. Ein Beispiel-Stata-Code:
#delimit ;
local r_free = 0.002;
matrix cov = cov(returns);
matrix mu = mean(returns);
... ;
#delimit cr
Achten Sie auf saubere Achsenbeschriftungen und einen erklärenden Titel.
Schritt 6: Interpretation und Empfehlung
Vergleichen Sie die Portfolios: Warum hat das GMVP die niedrigste Volatilität? Welche Aktie dominiert im optimalen Portfolio? Diskutieren Sie mögliche Auswirkungen von Inflation, Zinsänderungen oder KI-Trends auf Ihre Ergebnisse. Empfehlen Sie einem Investor, ob er das optimale Portfolio oder eine Kombination mit der risikofreien Anlage wählen sollte.
Fazit
Mit dieser Anleitung sind Sie bestens gerüstet, um Ihren Projektbericht zu verfassen. Denken Sie daran: Der Bericht darf maximal 750 Wörter umfassen (Tabellen und Grafiken ausgenommen). Nutzen Sie die Assignment Chef-Ressourcen, um Ihren Stata-Code zu optimieren – aber arbeiten Sie eigenständig, um Plagiate zu vermeiden. Viel Erfolg!