porteføljeoptimering

Porteføljeoptimering er prosessen der man velger vekter for ulike aktiva i en portefølje for å oppnå et investeringsmål innenfor gitte begrensninger. Den er en sentral del av moderne porteføljeteori og ble formet av Harry Markowitz gjennom mean-variance-optimering. Hovedmålet er å maksimere forventet avkastning for et gitt nivå av risiko, eller å minimere risikoen for et gitt forventet avkastningsnivå.

Grunnleggende forutsetninger er vektene w som oppfyller sum w = 1 og, avhengig av constraint, ikke-negativitet (long-only) eller andre begrensninger. Risiko måles ofte som porteføljens varians eller standardavvik, beregnet fra avkastningens kovariansmatrise. Den vanligste metoden er kvadratisk programmering for å løse mean-variance-optimering. Mer avanserte tilnærminger inkluderer Black-Litterman, robust optimering og Bayesianske metoder.

Inndata består av forventet avkastning og kovarianser mellom aktiva, samt kostnader ved kjøp og salg, likviditet og eventuelle regler. Resultatet er en vektfordeling som gir optimal balanse mellom avkastning og risiko innenfor de fastsatte grensene. Optimering kan utføres for en enkelt periode eller som en del av en dynamisk, multi-periodisk strategi.

Begrensninger ved porteføljeoptimering inkluderer estimasjonsfeil i inputverdier, modellrisiko, ikke-normale avkastninger og fat-tailed hendelser, samt transaksjonskostnader og likviditetsrisiko. Resultatene kan være sensitive for små endringer i data, og ofte trenger man prøvekjøring og backtesting for å vurdere robusthet.

Praktisk gjennomføring innebærer å definere mål og grenser, estimere inputdata, løse optimeringsproblemet, og evaluere resultater gjennom simuleringer og tilbakemeldinger fra rebalansering. Porteføljeoptimering brukes både i passive tilnærminger som indeksfond og i aktive, risikotilpassede strategier.