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2022-05-07
英文标题:
《A nested factor model for non-linear dependences in stock returns》
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作者:
R\\\'emy Chicheportiche and Jean-Philippe Bouchaud
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  The aim of our work is to propose a natural framework to account for all the empirically known properties of the multivariate distribution of stock returns. We define and study a \"nested factor model\", where the linear factors part is standard, but where the log-volatility of the linear factors and of the residuals are themselves endowed with a factor structure and residuals. We propose a calibration procedure to estimate these log-vol factors and the residuals. We find that whereas the number of relevant linear factors is relatively large (10 or more), only two or three log-vol factors emerge in our analysis of the data. In fact, a minimal model where only one log-vol factor is considered is already very satisfactory, as it accurately reproduces the properties of bivariate copulas, in particular the dependence of the medial-point on the linear correlation coefficient, as reported in Chicheportiche and Bouchaud (2012). We have tested the ability of the model to predict Out-of-Sample the risk of non-linear portfolios, and found that it performs significantly better than other schemes.
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中文摘要:
我们工作的目的是提出一个自然的框架来解释股票收益率多元分布的所有经验已知属性。我们定义并研究了一个“嵌套因子模型”,其中线性因子部分是标准的,但线性因子和残差的对数波动率本身具有因子结构和残差。我们提出了一个校准程序来估计这些对数体积因子和残差。我们发现,虽然相关线性因子的数量相对较大(10个或更多),但在我们对数据的分析中,只有两个或三个对数体积因子出现。事实上,一个只考虑一个对数体积因子的最小模型已经非常令人满意,因为它准确地再现了二元copula的特性,特别是中间点对线性相关系数的依赖性,如Chicheportiche和Bouchaud(2012)所述。我们测试了该模型在样本外预测非线性投资组合风险的能力,发现它的性能明显优于其他方案。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Portfolio Management        项目组合管理
分类描述:Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-5-7 16:28:01
StockReturns中非线性依赖的嵌套因子模型Sr’EMY Chichepatiche和JEAN-PHILIPPE BOUCHAUDAbstract。我们工作的目的是提出一个自然的框架来解释股票收益率多元分布的所有经验已知性质。我们定义并研究了一个“嵌套因子模型”,其中线性因子部分是标准的,但线性因子和残差的对数波动率本身具有因子结构和残差。我们提出了一个校准程序来估计这些对数体积因子和残差。我们发现,虽然相关线性因素的数量相对较大(10个或更多),但在我们对数据的分析中,只有两个或三个对数体积因素出现。事实上,一个只考虑一个对数体积因子的最小模型已经非常令人满意,因为它准确地再现了二元连接函数的性质,特别是中间点对线性相关系数的依赖,如Chicheportiche和Bouchaud(2012)所述。我们测试了该模型预测样本外非线性投资组合风险的能力,发现其表现明显优于其他方案。1.介绍金融资产或资产类别之间的依赖关系是现代投资组合选择理论的核心。
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2022-5-7 16:28:04
无论投资者的(凹型)效用及其风险度量是什么,多元化都是可行的,但只有充分理解潜在的依赖结构,才能实现最佳多元化。例如,著名的马科维茨最优投资组合设计理论(马科维茨,1952年,1959年;Bouchaud和Potters,2003年)旨在确定池中每只股票的最优权重。它假设股票收益率是相关的随机变量xi,并且优化代理具有形式为U(w)=E[x·w]的“均值-方差”二次效用函数- uV[x·w],参数u控制风险规避水平。因此,它依赖于股票收益的线性协方差矩阵ρ=E[xx+],更重要的是依赖于其逆ρ-1.事实上,在没有进一步约束(预算、交易成本、操作风险约束、禁止卖空等)的情况下,最优权重由byw给出*ρ∝ ρ-1克≡ V∧-1V+g(1),其中g是篮子中资产的增益目标向量,ρ=V∧V+是协方差矩阵的谱分解,V是特征向量的平方矩阵,而∧是特征值的对角矩阵。ρ及其谱∧的经验估计通常非常嘈杂,如果想要避免在采样模式中人为地增加低风险的权重,则需要在反演之前应用清洁方案——正如上面w的表达式所表明的那样*ρ以∧-表示,这将成为样本模式之外的高风险实现。目前,所有这些都是相当标准的做法,并且考虑到信号建模(参数模型、因子模型、主成分分析)或噪声建模(基于RMT的Laloux et al.(1999、2000);Ledoit和Wolf(2004年);Potters等人(2005年);El Karoui(2010);Bartz等人(2012年),另见Tumminello等人。
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2022-5-7 16:28:07
(2007); Potters和Bouchaud(2009)。然而,现在已经确定,市场的运作超越了高斯线性机制。对于onething,众所周知,单个股票的回报率是非高斯的,超出均值和方差的矩已经引起了人们的极大兴趣(例如,过度峰度,或其低矩估计)。但更重要的是,股票收益率并不是高斯分布的:成对股票之间的依赖结构与高斯copula不相容,因此,效用函数中的惩罚应该比投资组合方差更微妙,并包括风险的非线性度量(如尾部事件、二次相关性等),以便更好地满足代理人的风险规避偏好。只有在多元高斯环境中,这些非线性依赖关系才能完全用线性相关性来表示。非线性相关性在结构化产品和衍生产品组合的定价和风险管理中也非常重要。例如,套期保值期权的收益有一个V形,带有线性渐近线和二次核心,见图1。因此,由多个此类对冲期权组成的投资组合具有先锋性,其特征是标的股票(伽马风险)的绝对相关性和二次相关性。2 R.CHICHEPROTICHE和J.-P.BOUCHAUD0 5 10 15 20-非对冲dk=10,x0=8,C=1xtσ t=0σ t=30 5 10 15 20-2 0 2 4 6直径=-1 2K=10,x0=8,C=1xtσ t=0σ t=3图1。期权的预期收益是标的股票当前价格的函数。左:无刃;右图:通过卖空|φ|=1/2股标的股票进行对冲。图中所示为一个买入期权,在初始价格为x=8的股票上,在波动率σ与Bachelier差异之后,行使权为xK=10,价格为C=1。
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