porteføljeoptimalisering

Porteføljeoptimering er prosessen med å velge vekter for en portefølje av investeringer med sikte på å oppnå ønsket balanse mellom forventet avkastning og risiko. I praksis modelleres dette som en matematisk ramme der summen av vektene ofte settes til 1 og ulike begrensninger tas med, for eksempel ingen eller begrenset kortsalg og budsjettkrav.

Den klassiske tilnærmingen er mean-variance-porteføljeoptimering, introdusert av Harry Markowitz. Målet er å maksimere forventet avkastning for et gitt risikonivå, eller minimere risikoen for en ønsket avkastning. Løsningen beskriver den effektive grense, dvs. porteføljer som gir høyest avkastning for en gitt risiko.

Input til modellen inkluderer forventet avkastning for hver eiendel, kovariasjonsmatrisen for eiendelsavkastningene og eventuelle tilleggsbegrensninger. Praktiske utfordringer er at avkastningsestimater og risikoanslag kan være ustabile, noe som fører til svingende vekter og potensiell overtilpasning.

For å redusere sensitivitet brukes metoder som robust eller regelbasert optimering, regularisering og faktorbaserte modeller, samt begrensninger som reduserer turnover. Alternative risikometoder som value-at-risk eller Expected Shortfall (CVaR) kan brukes supplerende eller i stedet for tradisjonell varians.

Flere varianter eksisterer, inkludert multi-period eller dynamisk optimering, og strategier som risiko-paritet og faktorbaserte tilnærminger. Porteføljeoptimering er sentral i institusjonell investeringsforvaltning og fondssektoren, men den er også utsatt for modellrisiko og skiftende markedsforhold.