Kein Problem mit Kennzahlen dank PMS

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Von Dr. Oliver Everling | 10.Oktober 2011

Das 1992 erstmals von der much-net AG entwickelte PMS Portfolio Management System wird inzwischen nicht nur im Bankenmarkt Österreichs, der Schweiz, Bulgariens, Großbritanniens und Luxemburgs eingesetzt, sondern auch von Finanzministerien, berichtet Nikolai Bukureschtliew, Vorstand der 1982 gegründeten Gesellschaft. Mehr als 80 Kunden in Europa mit mehr als 600 Anwendern finden sich von Malta bis Irland auf der ganzen Europakarte, zeigt Bukureschtliew anlässlich seines Vortrags im MontagsMeeting des eff Europäischen Finanz Forums e.V.

„Da wir aus der mathematischen Ecke kommen, sind wir relativ stark in der Bewertung von Komplexen Finanzinstrumenten und Derivaten“, sagt Bukureschtliew. Risikomessung und -steuerung (Markt-, Kredit- und Liquiditätsrisiken) und Performance-Messung, Performance Attribution, Risk Attribution und der Umgang mit hunderten von Kennzahlen gehören zu den Spezialitäten des Hauses.

Investmentgesetz, Derivateverordnung, GroMiK, IFRS, InvMaRisk, UCITS IV, VAG und Solvency II stellen Versicherungskundschaft wie auch Fonds vor neue Herausforderungen, die mit Produkten der much-net AG zu bewältigen sind.

Dr. Klaus Wenger, Leiter Produktmanagement & Anwenderbetreuung bei der much-net AG, gibt Beispiele für Fondskennzahlen, wie Duration, Basispunktwert, Volatilität, Varianz, Outperformance, Correlation, Calmar Ratio, Burke Ratio, ex-post TE, ex-ante TE, Value-at-Risk, Liquidity Ratio, SRRI usw.

Bei PMS handelt es sich um das tiefste und breiteste System, das in den letzten 20 Jahren in Deutschland entwickelt wurde, macht Wenger klar. Basis für viele Kennzahlen auf Positionsebene sei die richtige Modellierung jedes Instrumentes. Die Breite des Instrumentenspektrums kommt dem Anwender zugute. Atomistische Betrachtungsweisen sind insbesondere für interne Zwecke anspruchsvoller Investoren gefordert, während der Retail Investor eher auf Aggregationsebenen – holistisch – bedient werden muss.

Wenger zeigt eine Vielzahl von Darstellungsmöglichkeiten auf, um Portfolien anhand von Kennzahlen transparenter zu machen. Er illustriert das Beispiel des Tracking Errors, denn hier könnten verschiedene Varianten zur Anwendung kommen, sowohl auf arithemtischer, als auch geometrischer Grundlage. Mean Squared Deviation, Mean Absolute Deviation, Maximum Deviation – für jeden Maßstab gibt es unterschiedliche theoretische Begründungen.

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