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2022-05-09
英文标题:
《How much diversification potential is there in a single market? Evidence
  from the Australian Stock Exchange》
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作者:
Libin Yang and William Rea and Alethea Rea
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  We present four methods of assessing the diversification potential within a stock market, two of these are based on principal component analysis. They were applied to the Australian stock exchange for the years 2000 to 2014 and all show a consistent picture. The potential for diversification declined almost monotonically in the three years prior to the 2008 financial crisis. On one of the measures the diversification potential declined even further in the 2011 European debt crisis and the American credit downgrade.
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中文摘要:
我们提出了四种评估股票市场多元化潜力的方法,其中两种是基于主成分分析的。它们在2000年至2014年的澳大利亚证券交易所(Australian stock exchange)上都得到了应用,并且都显示出了一致的情况。在2008年金融危机之前的三年里,多元化的潜力几乎单调下降。其中一项指标是,在2011年的欧洲债务危机和美国信用评级下调中,多元化潜力进一步下降。
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分类信息:

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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2022-5-9 17:30:01
单一市场的多元化潜力有多大?来自澳大利亚证券交易所的证据Elibin Yang、William Rea和Alethea Rea,1。新西兰坎特伯雷大学经济和金融系2。澳大利亚珀斯数据分析2015年12月22日摘要我们提出了四种评估股票市场多元化潜力的方法,其中两种基于主成分分析。它们在2000年至2014年间被应用于澳大利亚证券交易所,并且都显示出一致的情况。在2008年金融危机之前的三年里,多元化的潜力几乎是单调的。其中一项指标是,在2011年的欧洲债务危机和美国信用评级下调中,多元化潜力进一步下降。关键词:主成分分析、股票选择、多元化、股票组合杰尔代码:G111简介投资组合多元化的目的从实践和理论角度都得到广泛理解。例如,Bodie et al.(2009,Ch7)和许多其他作者一样,将资产的总风险分为两部分,特质风险和系统风险。多元化是指将不同的资产组合在一起,以减少特殊或多元化风险,在理想情况下,只留下系统性风险的投资组合,参见Bodieet al.(2009)图(7.1)。然而,Meucci(2009)指出,“目前还没有被广泛接受的、独特的、令人满意的方法来精确量化和管理多元化。”除了无法准确量化多元化潜力外,投资者还面临一个问题:可多元化风险的水平,即可通过多元化消除的风险,似乎不是恒定的,但在市场内部和市场之间是时变的。
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2022-5-9 17:30:06
这个问题的一个后果是,即使投资组合中持有的资产不发生变化,该投资组合的差异量也会随着市场条件的变化而增减。因此,需要工具来帮助投资者了解多元化的潜力有多大,从而使他们能够有效地管理自己的投资组合。与该主题相关的大量文献已经以两种形式存在。人们试图直接评估一个或多个市场中存在的多元化潜力。例如,DeFusco等人(1996年)使用协整方法调查了13个新兴资本市场的多元化潜力。另一个与系统性风险的估计有关(不要与系统性风险混淆),例如,见Kritzman等人(2011年)、Billio等人(2012年)和Zheng等人(2012年)。第二组中的许多文献使用主成分分析(PCA)进行一些估计工作。(关于PCA的详细描述,请参见Jolli Offe(1986)主成分分析是统计学中的一种标准方法,用于在多变量系统中提取一组有序的不相关变异源。鉴于金融市场通常具有高度的多重共线性,这意味着一个市场中只有少数独立的信息来源,PCA是一种很有吸引力的应用方法。从理论角度来看,Kim and Jeong(2005)根据光谱分解定理,将在纽约证券交易所交易的135只股票的相关矩阵分解为三部分。他们赋予主要组成部分以下含义:1。具有最大特征值的第一主成分(PC1)代表影响所有股票的市场范围影响。在财务文献中,这通常被称为系统风险。2.
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2022-5-9 17:30:09
市场成分之后的可变数量的主成分(PC),代表与特定股票组相关的同步变化。3.剩余的PC表示价格波动(噪音)的随机性。据信,该文件不包含任何有用的财务信息,Hence被排除在进一步调查之外。关于谱分解定理的更多信息,请参见Jolli Offe(1986年,第13页)。系统性风险定义为“与整个金融系统相关的风险,而非任何单个实体或组成部分”。也可以将其定义为“任何威胁金融系统稳定的情况,并可能引发金融危机”(郑等人,2012年)。对于寻求管理投资组合的投资者,而不是寻求确保金融系统稳定的监管机构,系统风险可以被认为是系统风险与特质风险的比率。系统性风险的增加表明系统性风险占总风险的比例增加。换句话说,如果系统性风险增加,作为总风险比例的特殊性风险和可分散性风险的数量就会减少,这使得投资者对金融市场的任何负面冲击准备不足。2008年金融危机之后,有关系统性风险的文献有所增加。有三组关于系统性风险的实证研究。1.文献集中于金融市场中的传染、溢出效应和联合崩溃(阿德里安,2007年;王等人,2011年;克里茨曼等人,2011年;比利奥等人,2012年)。这些研究是基于对市场证券回报之间相互关联性的分析,我们下面的分析如下。2.
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2022-5-9 17:30:13
系统性风险的实证研究,包括银行违约、银行回报和资金提取数量的自相关性研究(Brandtand Hartmann,2000;Lehar,2005;Kenett等人,2012)3。关于银行资本比率和银行负债的研究(Aguirre和Saidi,2004年;Bahansali等人,2008年;Brana和Lahet,2009年)。当市场变得更加关联时,也就是说,集合之间的相关性增加,系统性风险就更高,因为冲击传播得更快更广。因此,在投资组合管理中,监控相关性的时间演变至关重要。其他研究表明,安全相关性在不同的时间段会发生变化。Butler和Joaquin(2001年)以及Campbell等人(2002年)报告称,熊市中的市场相关性增加。Ferreira和Gama(2004)、Honget al.(2007)和Cappiello et al.(2006)对全球工业回报、个人股票回报和国际债券回报得出了相同的结论。最近的许多论文没有比较不同的时间段,而是使用滑动窗口方法应用DPCA来研究相关性。Fenn等人(2011年)应用主成分分析研究了不同资产类别中相关性的演变。他们断言,PC1解释的方差增加意味着金融市场中存在更常见的方差。此外,他们强调,PC1解释的差异可能是(1)少数资产之间的相关性增加或(2)整个市场相关性增加的结果。第一种情况对多元化能力的影响较小,因为投资者可以简单地将投资转移到相关性较低的资产上。相比之下,如果整个市场的相关性增加,通过分散不同资产来降低风险就变得更加困难。
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2022-5-9 17:30:16
例如,他们报告称,PC1在2008年9月15日解释的差异急剧增加是由于雷曼兄弟破产和美林同意被美国银行接管导致的市场相关性增加。Kritzman等人(2011年)介绍了一种称为吸收率的系统性风险度量方法。如果与Fenn等人(2011年)使用的测量方法不同,这是由固定数量的PC而非PC1单独吸收的方差的分数。他们报告说,大多数金融危机都与吸收率的正变化相一致。这些危机包括1997年的亚洲金融危机、1998年的俄罗斯违约和LTCM崩溃、2006年中期的房地产泡沫以及2008年的雷曼兄弟违约。本文另一个有趣的发现是,在大多数情况下,当吸收率达到其最高或最低水平时,股价会发生显著变化。郑等人(2012年)不仅研究了PC1解释的方差绝对值,还计算了解释的方差变化,以捕捉系统风险。他们获得了与Kritzman等人(2011)类似的发现,即在金融危机期间,PC1解释的绝对值和方差变化均增加。但他们报告说,移动窗口的大小和计算变化的时间长度对峰值日期有影响。PC1解释的绝对方差峰值出现在大约20个月时间窗后,当移动窗口大小更大且饱和时。在本文中,我们介绍了澳大利亚股票市场,并介绍了几种可用于衡量该市场多元化潜力的相关工具。
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