Technisch quantitative Investmentstrategien

Spätestens seit der Formulierung der modernen Portfoliotheorie durch Harry Markowitz (1952) wird den aktiven Portfoliomanagementstrategien besondere Aufmerksamkeit in Wissenschaft und Anlagepraxis gewidmet. Diese Arbeit ist im Schnittstellenbereich zwischen neoklassischer Kapitalmarkttheorie und technischer Analyse angesiedelt. Es wird untersucht, inwieweit eine passive Buy&Hold-Strategie, die als einzige im Einklang mit der Effizienzmarkthypothese nach Fama (1970) steht, durch Verwendung von aktiven Strategien geschlagen werden kann. Der Autor präsentiert einen Wavelet-basierten Ansatz für die Analyse der Finanzzeitreihen. Die Wavelet-Transformation wird als ein mathematisches Datenaufbereitungstool herangezogen und ermöglicht eine Multiskalendarstellung einer Datenreihe, durch das Aufspalten dieser in eine Approximationszeitreihe und eine Detailszeitreihe, ohne dass dadurch Informationen verloren gehen. Diese Arbeit beschränkt sich auf die Verwendung der Daubechies Wavelets. Die Multiskalendarstellung dient als Grundlage für die Entwicklung von zwei technischen Indikatoren. Der Wavelet Stochastik Indikator greift auf die Idee des bekannten Stochastik-Indikators zurück und verwendet nicht mehr die Kurszeitreihe, sondern die Approximationszeitreihe als Input. Eine auf diesem Indikator basierende Investmentstrategie wird umfangreicher Sensitivitätsanalyse unterworfen, die aufzeigt, dass eine Buy&Hold-Strategie durchaus outperformt werden kann. Die Idee des Momentum-Indikators wird durch den Wavelet Momentum Indikator aufgegriffen, welcher die Detailszeitreihen als Input heranzieht. Im Rahmen der Sensitivitätsanalyse einer Wavelet Momentum Strategie wird jedoch die Buy&Hold -Strategie nicht immer geschlagen. Ein Wavelet-basiertes Prognosemodell verwendet ähnlich wie die technischen Indikatoren die Multiskalendarstellung. Die Approximationszeitreihen werden dabei durch das Polynom 2. Grades und die Detailszeitreihen durch die Verwendung der Sinusregression extrapoliert. Die anschließende Aggregation der extrapolierten Zeitreihen führt zu prognostizierten Wertpapierkursen. Kombinierte Handelsstrategien zeigen auf, wie Wavelet Stochastik Indikator, Wavelet Momentum Indikator und das Wavelet-basierte Prognosemodell miteinander verknüpft werden können. Durch die Verknüpfung einzelner Strategien gelingt es, die Buy&Hold-Strategie zu schlagen. Der letzte Abschnitt der Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung von Handelssystem-portfolios. Angestrebt wird eine gleichzeitige Diversifikation zwischen Anlagen und Strategien, die einer ständigen Optimierung unterworfen wird. Dieses Verfahren wird als ein systematischer, an bestimmte Optimierungskriterien gebundener Investmentprozess verstanden, mit welchem es gelingt, eine passive Buy&Hold-Strategie zu outperformen. Die Arbeit stellt eine systematische Verknüpfung zwischen der diskreten Wavelet Transformation und technisch quantitativen Investmentstrategien her. Es werden auch die Problemfelder der durchaus viel versprechenden Verwendung der Wavelet Transformation im Rahmen der technischen Analyse beleuchtet.

Multi-Scale Governance of Sustainable Natural Resource Use—Challenges and Opportunities for Monitoring and Institutional Development at the National and Global Level

In a globalized economy, the use of natural resources is determined by the demand of modern production and consumption systems, and by infrastructure development. Sustainable natural resource use will require good governance and management based on sound scientific information, data and indicators. There is a rich literature on natural resource management, yet the national and global scale and macro-economic policy making has been underrepresented. We provide an overview of the scholarly literature on multi-scale governance of natural resources, focusing on the information required by relevant actors from local to global scale. Global natural resource use is largely determined by national, regional, and local policies. We observe that in recent decades, the development of public policies of natural resource use has been fostered by an “inspiration cycle” between the research, policy and statistics community, fostering social learning. Effective natural resource policies require adequate monitoring tools, in particular indicators for the use of materials, energy, land, and water as well as waste and GHG emissions of national economies. We summarize the state-of-the-art of the application of accounting methods and data sources for national material flow accounts and indicators, including territorial and product-life-cycle based approaches. We show how accounts on natural resource use can inform the Sustainable Development Goals (SDGs) and argue that information on natural resource use, and in particular footprint indicators, will be indispensable for a consistent implementation of the SDGs. We recognize that improving the knowledge base for global natural resource use will require further institutional development including at national and international levels, for which we outline options.