Mean-Variance-Approach

Grundmodell von Markowitz zur Erklärung und Beurteilung von Anlageentscheidungen unter Ungewissheit bei voneinander abhängigen Investitionen, das auf den statistischen Kennzahlen Erwartungswert der Portefeuille-Rendite und deren Varianz basiert. Da sie allein durch diese beiden Parameter eindeutig beschrieben werden kann, wird konzeptionell eine Normalverteilung der Renditen unterstellt; alternativ wäre man auf den unrealistischen Ausnahmefall einer quadratischen Risikonutzenfunktion der Anleger angewiesen, die eine sog. steigende absolute Risikoaversion impliziert (dass also bei steigendem Vermögen nicht nur relativ, sondern auch absolut weniger risikobehaftet investiert wird). Aus rein statistischer Sicht werden damit Anlageentscheidungen anhand ihrer im Durchschnitt zu erwartenden Rendite und derjenigen Rendite, die mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 84 Prozent (= 50 Prozent + ½ σ) zu erwarten ist, beurteilt (Sigma-Umgebungen). Im Unterschied zum Mean-Variance-Approach sind Mean-LPM-Ansätze wie bspw. der Mean-Average Shortfall-Approach nicht an die Normalverteilungsannahme gebunden und basieren auf der erwarteten Rendite und einer ausfallorientierten Risikokennzahl, die vom Anleger individuell festzulegen ist.

Vgl. auch Portfolio-Theorie, Asset Allocation, Portefeuille-Varianz, Lower Partial Moments.