Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa trong bối cảnh phụ thuộc đuôi và rủi ro đuôi: Một phương pháp trực giác cho phân bổ tài sản chiến lược
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một phương pháp để khắc phục những nhược điểm cổ điển của các phương pháp Monte Carlo trong việc phân bổ tài sản, đó là việc lấy mẫu lại, phụ thuộc sâu vào giả thuyết đa chuẩn. Phương pháp này cho phép thiết lập một rào cản không cần đạo hàm chống lại những rủi ro cực đoan tiêu cực đồng thời (phụ thuộc đuôi hoặc lây lan) và những rủi ro cực đoan (tiêu cực) (rủi ro đuôi đơn biến) không được xem xét trong khuôn khổ đa chuẩn. Rào cản này được thiết lập thông qua việc sử dụng rộng rãi các copula và Lý thuyết Giá trị Cực đoan. Mô hình đã được áp dụng cho một mẫu gồm 11 loại tài sản giác định euro với các đầu vào lịch sử. Các trọng số đã được kiểm tra trên các khoản lợi suất mô phỏng (đa biến Student's t) và với các khoản lợi suất thực tế bên ngoài mẫu. Một so sánh đã được thực hiện với phân bổ tài sản được đưa ra bởi phương pháp lấy mẫu lại. Kết quả cung cấp chứng cứ về một rào cản chống lại các rủi ro cực đoan tiêu cực xảy ra đồng thời. Hơn nữa, mô hình hoàn toàn không có phân phối và do đó không liên quan đến bất kỳ quyết định nào a priori về các phân phối biên cho lợi suất tài sản. Chi phí của phương pháp này (mất tỷ lệ Sharpe), trong ví dụ của chúng tôi, là không đáng kể.
Từ khóa
#Tối ưu hóa #phân bổ tài sản #rủi ro đuôi #phụ thuộc đuôi #phương pháp Monte Carlo #copula #lý thuyết giá trị cực đoan.Tài liệu tham khảo
Athayde, G. M. and Flôres, R. G. (2004) ‘Finding a Maximum Skewness Portfolio — A General Solution to the Three-Moments Portfolio Choice’, Journal of Economic Dynamics and Control (28).
Baierl, G. T. and Chen, P. (2000) ‘Choosing Managers and Funds’, Journal of Portfolio Management (Winter).
Balkema, A. A. and De Haan, L. (1974) ‘Residual Life Time at Great Age’, Annals of Probability (2).
Barone-Adesi, G. and Giannopoulos, K. (2001) ‘Non Parametric VaR Techniques: Myths and Realities’, Economic Notes 30 (July).
Black, F. and Litterman, R. (1992) ‘Global Portfolio Optimization’, Financial Analysts Journal (September).
Bouyè, E., Gaussel, N. and Salmon, N. (2001) ‘Investigating Dynamic Dependence Using Copulae’, European Financial Management Association.
Bradley, B. O. and Taqqu, M. S. (2002) ‘Financial Risk and Heavy Tails’, in S.T. Rachev (ed.), Heavy-Tailed Distributions in Finance, North Holland, Amsterdam.
Campbell, J. Y., Huisman, R. and Koedijk, K. (2001) ‘Optimal Portfolio Selection in a Value-at-Risk framework’, Journal of Banking and Finance, 25.
Chamberlain, G. (1983) ‘A Characterization of the Distributions that Imply Mean–Variance Utility Functions’, Journal of Economic Theory (29).
Danielsson, J., De, Haan L., Peng, L. and De Vries, C. G. (2000) ‘Using a Bootstrap Method to Choose the Sample Fraction in Tail Index Estimation’, Econometric Institute Report, no. 197, Erasmus University Rotterdam.
Degen, M., Embrechts, P. and Lambrigger, D. D. (2006) ‘The Quantitative Modeling of Operational Risk: Between g-and-h and EVT’, Working Paper ETH, Preprint, Zurich, December.
Dutta, A. and Perry, G. (2006) ‘A Tale of Tails: An Empirical Analysis of Loss Distribution Models for Estimating Operational Risk Capital’, Working Paper no. 6-13 Federal Reserve Bank of Boston, July.
Embrechts, P., Kluppelberg, C. and Mikosch, T. (1997) Modelling Extremal Events for Insurance and Finance, Springer.
Embrechts, P., McNeil, A. J. and Straumann, D. (2002) ‘Correlation and Dependency in Risk Management: Properties and Pitfalls’, in M. Dempster (ed.), Risk Management: Value-at-Risk and Beyond, Cambridge University Press, Cambridge.
Engle, R. F. (2002) ‘Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models’, Journal of Business and Economic Statistics, 20 (3).
Frees, E. and Valdez, E. (1998) ‘Understanding Relationships Using Copulas’, North American Actuarial Journal (2).
Genest, C. and Rivest, L. (1993) ‘Statistical Inference Procedures for Bivariate Archimedean Copulas’, Journal of the American Statistical Association (88).
Giannopoulos, K. and Tunaru, R. (2005) ‘Coherent Risk Measures Under Filtered Historical Simulation’, Journal of Banking and Finance, 29.
Harvey, C. R and Siddique, A. (2000) ‘Conditional Skewness in Asset Pricing Tests’, Journal of Finance (55).
Hogg, R. V and Lenth, R. V. (1984) ‘A Review of Some Adaptive Statistical Techniques’, Communications in Statistics — Theory and Methods (17).
Hult, H. and Lindskog, F. (2002) ‘Multivariate Extremes, Aggregation and Dependence in Elliptical Distributions’, Advanced in Applied Probability (34).
Jansen, D. W. and De Vries, C. G. (1991) ‘On the Frequency of Large Stock Returns: Putting Booms and Busts into Perspectives’, The Review of Economic and Statistics (73).
Jobson, J. D. and Korkie, B. (1981) ‘Putting Markowitz theory to work’, Journal of Portfolio Management (Summer).
Jobst, A. (2007) ‘Operational Risk-the Sting is Still in the Tail But the Poison Depends on the Dose’, Journal of Operational Risk, 2 (2).
Joe, H. (1997) ‘Multivariate Models and Dependence Concepts’, in Monographs on Statistics and Applied Probability, Vol. 73, Chapman & Hall, London.
Jondeau, E. and Rockinger, M. (2005) ‘Conditional Asset Allocation under Non-Normality: How Costly Is the Mean-Variance Criterion’, Working Paper, Institute of Banking and Finance, HEC Lausanne.
Jondeau, E. and Rockinger, M. (2006) ‘Optimal Portfolio Allocation under Higher Moments’, European Financial Management.
Jorion, P. (1992) ‘Portfolio Optimization in Practice’, Financial Analysts Journal (January–February).
Leibowitz, M. L., Bader, L. N. and Kogelman, S. (1996a) Return Targets and Shortfall Risks — Studies in Strategic Asset Allocation, Irwin Professional Publishing, New York.
Leibowitz, M. L, Bader, L. N. and Kogelman, S. (1996b) ‘Asset Allocation under Shortfall Constraints’, The Journal of Portfolio Management (Winter).
Levy, H. and Duchin, R. (2004) ‘Asset Return Distributions and the Investment Horizon’, The Journal of Portfolio Management (Spring).
Longin, F. (1996) ‘The Asymptotic Distribution of Extreme Stock Market Returns’, The Journal of Business, 69 (3).
Longin, F. (2005) ‘The Choice of the Distribution of Asset Returns: How EVT Can Help’, The Journal of Banking and Finance, 29.
Longin, F. and Solnik, B. (2001) ‘Extreme Correlation and International Equity Markets’, Journal of Finance, 56.
Lucas, L. and Riepe, M. W. (1996) ‘The Role of Returns-Based Style Analysis: Understanding, Implementing, and Interpreting the Technique’, Ibbotson Research, Working Paper.
McNeil, J. A. and Frey, R. (2000) ‘Estimation of Tail-Related Risk Measures for Heteroskedastic Financial Time Series: An Extreme Value Approach’, Journal of Empirical Finance (7).
McNeil, J. A., Frey, R. and Embrechts, P. (2005) ‘Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools’, Princeton Series in Finance. Princeton University Press, Princeton and Oxford.
Michaud, R. O. (1998) Efficient Asset Management, Harvard Business School Press, Boston, MA.
Nelsen, I. G. (1998) An Introduction to Copulas, Lecture Notes in Statistics, Springer-Verlag, New York.
Peiro, A. (1999) ‘Skewness in Financial Returns’, The Journal of Banking and Finance, 23 (6).
Pickands, J. (1975) ‘Statistical Inference Using Extreme Order Statistics’, Annals of Statistics (3).
Resnick, S. I. and Starica, C. (1997) ‘Smoothing the Hill Estimator’, Advanced Applied Probability (29).
Rockafellar, R. T. and Uryasev, S. (1999) ‘Optimization of Conditional Value-at-Risk’, Working Paper University of Washington, September.
Rosenberg, J. V. and Schuermann, T. (2006) ‘A General Approach to Integrated Risk Management with Skewed, Fat-Tailed Risks’, Journal of Financial Economics, 79 (3).
Schmid, F. and Trede, M. (2004) ‘Simple Test for Peakedness, Fat Tails and Leptokurtosis Based on Quantiles’, Computational Statistics and Data Analysis (43).
Sentana, E. (2001) ‘Mean-Variance Portfolio Allocation with a Value at Risk Constraint’, Discussion Paper, London School of Economics, May.
Sharpe, W. (1992) ‘Asset Allocation: Management Style and Performance Measurement’, The Journal of Portfolio Management (December).
Sklar, A. (1996) ‘Random Variables, Distribution Functions and Copulas — A Personal Look Backward and Forward’, in L. Rüschendor, B. Schweizer and M. Taylor (eds.), Distributions with Fixed Marginals and Related Topics. Institute of Mathematical Statistics: Hayward, CA, pp. 1–14.
Valdez, E. A. and Chernih, A. (2003) ‘Wang's Capital Allocation Formula for Elliptically Contoured Distributions’, Insurance: Mathematics and Economics (33).
Van den Goorbergh, R. (2004) ‘A Copula-Based Autoregressive Conditional Dependence Model of International Stock Markets’, Working Paper no. 22, De Nederlandsche Bank.
Vaz De Melo Mendes, B. and Martins De Souza, M. (2004) ‘Measuring Financial Risks With Copulas’, International Review of Financial Analysis (13).
Von Eye, A. and Bogat, A. (2004) ‘Testing the Assumption of Multivariate Normality’, Psychology Science, 46 (2).
Ward, L. S. and Lee, D. H. (2002) ‘Practical Applications of the Risk-Adjusted Return on Capital Framework’, Dynamic Financial Analysis Discussion Paper, Casualty Actuarial Society Forum, Summer.
Waring, B., Whitney, D., Pirone, J. and Castille, C. (2000) ‘Optimizing Manager Structure and Budgeting Manager Risk’, The Journal of Portfolio Management (Spring).
Williams, J. O. (1997) ‘Maximizing the Probability of Achieving the Investment Goals’, The Journal of Portfolio Management (Fall).
Yamai, Y and Yoshiba, T. (2005) ‘Value-at-Risk Versus Expected Shortfall: A Practical Perspective’, The Journal of Banking and Finance, 29.