Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích giá trị Shapley của các danh mục đầu tư tối ưu
Tóm tắt
Các nhà đầu tư muốn có khả năng đánh giá rủi ro thực sự và hoàn chỉnh của các tài sản tài chính được nắm giữ trong danh mục đầu tư. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích hiện tại chỉ cung cấp các đo lường rủi ro một phần. Tôi đề xuất rằng, bằng cách xem xét một danh mục đầu tư các chứng khoán như một trò chơi hợp tác giữa các tài sản nhằm tối thiểu hóa rủi ro danh mục, các nhà đầu tư có thể tính toán giá trị chính xác, mà mỗi chứng khoán đóng góp vào lợi tức chung của trò chơi, được gọi là giá trị Shapley. Nó được xác định bằng cách tính toán sự đóng góp của từng tài sản vào rủi ro danh mục thông qua việc xem xét tất cả các liên minh có thể mà tài sản đó sẽ tham gia. Tôi phát triển khái niệm này để phân tích rủi ro của các danh mục đầu tư hiệu quả dựa trên trung bình- phương sai và trung bình-Gini. Phân tích này cung cấp cho chúng ta một bảng xếp hạng tốt hơn về các tài sản dựa trên sự đóng góp tổng hợp của chúng vào rủi ro của các danh mục tối ưu. Quy trình này cho phép các nhà đầu tư đưa ra quyết định không thiên lệch khi họ phân tích rủi ro tiềm ẩn của các khoản đầu tư. Giá trị Shapley được tính toán cho các lớp chỉ số và các kết quả thực nghiệm dựa trên dữ liệu phân bổ tài sản trái ngược với một số phát hiện của tri thức truyền thống và phân tích beta.
Từ khóa
#Giá trị Shapley #Rủi ro danh mục đầu tư #Danh mục đầu tư tối ưu #Phân tích rủi ro #Phân bổ tài sản #Trung bình-phương sai #Trung bình-GiniTài liệu tham khảo
Algaba, E., Fragnelli, V., Sanchez-Soriano, J. (eds.): Handbook of the Shapley Value. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC (2019)
Cheung, C.S., Kwan, C.C., Miu, P.C.P.: Mean-Gini portfolio analysis: a pedagogic illustration. Spreadsheets Educ (eJSiE) 2(2), 194–207 (2007)
Colini-Baleschi, R., Scarsini, M., Vaccari, S.: Variance allocation and Shapley value. Methodol Comput Appl Probab 20(3), 919–933 (2018)
Harsanyi, J.C.: Rational Behavior and Bargaining Equilibrium in Games and Social Situations. Cambridge: Cambridge University Press (1977)
Huang, C., Litzenberger, R.H.: Foundations for Financial Economics. New York: Elsevier (1988)
Lemaire, J.: An application of game theory: cost allocation. ASTIN Bull 14(1), 61–81 (1984)
Markowitz, H.: Portfolio selection. J Finance 7(1), 77–91 (1952)
Merton, R.C.: An analytic derivation of the efficient portfolio frontier. J Financ Quant Anal 7(4), 1851–1872 (1972)
Mussard, S., Terraza, V.: The Shapley decomposition for portfolio risk. Appl Econ Lett 15, 713–715 (2008)
Nenova, T.: The value of corporate voting rights and control: a cross-country analysis. J Financ Econ 68(3), 325–351 (2003)
Ortmann, K.M.: The link between the shapley value and the beta factor. Decis Econ Finance 39(2), 311–325 (2016)
Roth, A.E.: The Shapley Value: Essays in Honor of Lloyd S. Shapley, chapter Introduction, pp. 1–30. New York: Cambridge University Press (1988)
Samuelson, P.A.: General proof that diversification pays. J Financ Quant Anal 2(1), 1–13 (1967)
Sastre, M., Alain, T.: Shapley inequality decomposition by factor components: some methodological issues. J Econ 9, 51–89 (2002)
Shalit, H.: Using OLS to test for normality. Stat Probab Lett 82(11), 2050–2058 (2012)
Shalit, H., Yitzhaki, S.: Mean-Gini, portfolio theory, and the pricing of risk assets. J Finance 39, 1449–1468 (1984)
Shalit, H., Yitzhaki, S.: An asset allocation puzzle: comment. Am Econ Rev 93(3), 1002–1008 (2003)
Shalit, H., Yitzhaki, S.: The mean-Gini efficient portfolio frontier. J Financ Res 28(1), 59–75 (2005)
Shapley, L.: A value for n-person games. In: Kuhn, H.W., Tucker, A.W. (eds.) Contributions to the Theory of Games, Vol II, Volume 28 of Annals of Mathematics Studies, pp. 307–317. Princeton: Princeton University Press (1953)
Shechtman, E., Yitzhaki, S.: On the proper bounds of the Gini correlation. Econ Lett 63(2), 133–138 (1999)
Shorrocks, A.F.: Inequality decomposition by factor components. Econometrica 50(1), 193–211 (1982)
Shorrocks, A.F.: Decomposition procedures for distributional analysis: a unified framework based on the Shapley value. J Econ Inequal 11, 99–126 (2013)
Tarashev, N., Tsatsaronis, K., Borio, C.: Risk attribution using the Shapley value: methodology and policy applications. Rev Finance 20(3), 1189–1213 (2015)
Terraza, V., Mussard, S.: New trading risk indexes: application of the Shapley value in finance. Econ Bull 3(25), 1–7 (2007)
Yitzhaki, S.: Stochastic dominance, mean variance, and Gini’s mean difference. Am Econ Rev 72(1), 178–185 (1982)
Yitzhaki, S.: More than a dozen alternative ways of spelling Gini. Res Econ Inequal 8, 13–30 (1998)
Zingales, L.: What determines the value of corporate votes? Q J Econ 110(4), 1047–1073 (1995)