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Der vorliegende Beitrag untersucht das Volatilitätsverhalten in Rohstoff-Futures-Renditen unter Verwendung von Multivariaten GARCH-Modellen (MGARCH). Dabei werden die dynamischen (bedingten) Korrelationen sowohl unter den einzelnen Rohstoff-Subindizes als auch zwischen Rohstoffsektoren und traditionellen Anlagekategorien wie Aktien und Anleihen betrachtet. Motiviert durch die Frage nach der Einbeziehung zeitabhängiger Volatilitäten und Korrelationen im Rahmen der taktischen Asset Allocation werden im Gegensatz zu den in der Literatur häufig verwendeten Monatsdaten höher frequentierte Tagesdaten analysiert. Gorton und Rouwenhorst (2006) sowie Erb und Harvey (2006) finden z.B. unter Verwendung monatlicher Excess-Index-Renditen eine geringe, teilweise negative Renditekorrelation mit traditionellen Anlageinstrumenten. So beträgt die historische monatliche Korrelation zwischen dem S&P 500 Total Return und dem S&P GSCI Composite Total Return Index, welcher neben dem Dow Jones AIG und dem CRB einen der wichtigsten investierbaren Rohstoffindizes mit dem höchsten Open-Interest darstellt, im Zeitraum Januar 1988 bis Dezember 2008 lediglich 0,078. Aufgrund ihres antizyklischen Verhaltens zu traditionellen Investments im Verlauf des Konjunkturzyklusses stellen Rohstoffe ein wichtiges Instrumentarium zur Portfoliodiversifikation dar. Aus diesem empirisch beobachtbaren Zusammenhang lässt sich folglich eine positive (negative) Performance in Phasen allgemein steigender (fallender) Aktien- und Anleihenmärkte ableiten.