全部版块 我的主页
论坛 经济学人 二区 外文文献专区
262 2
2022-05-27
英文标题:
《Portfolio Optimization under Expected Shortfall: Contour Maps of
  Estimation Error》
---
作者:
Fabio Caccioli, Imre Kondor, G\\\'abor Papp
---
最新提交年份:
2015
---
英文摘要:
  The contour maps of the error of historical resp. parametric estimates for large random portfolios optimized under the risk measure Expected Shortfall (ES) are constructed. Similar maps for the sensitivity of the portfolio weights to small changes in the returns as well as the VaR of the ES-optimized portfolio are also presented, along with results for the distribution of portfolio weights over the random samples and for the out-of-sample and in-the-sample estimates for ES. The contour maps allow one to quantitatively determine the sample size (the length of the time series) required by the optimization for a given number of different assets in the portfolio, at a given confidence level and a given level of relative estimation error. The necessary sample sizes invariably turn out to be unrealistically large for any reasonable choice of the number of assets and the confidence level. These results are obtained via analytical calculations based on methods borrowed from the statistical physics of random systems, supported by numerical simulations.
---
中文摘要:
历史响应误差等值线图。构造了在风险度量期望短缺(ES)下优化的大型随机投资组合的参数估计。此外,还提供了投资组合权重对ES优化投资组合的收益率和VaR微小变化的敏感性的类似映射图,以及ES的随机样本和样本外和样本内估计的投资组合权重分布结果。等高线图允许在给定置信水平和给定相对估计误差水平下,定量确定组合中给定数量不同资产的优化所需的样本量(时间序列的长度)。对于资产数量和置信水平的任何合理选择而言,必要的样本量总是不切实际的大。这些结果是通过基于借鉴随机系统统计物理方法的分析计算获得的,并得到了数值模拟的支持。
---
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
--
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
--

---
PDF下载:
-->
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2022-5-27 13:00:20
预期缺口下的投资组合优化:估算误差等值线图Fabio Caccioli1,2,Imre Kondor3,4和G’abor Papp1-伦敦大学学院,计算机科学系,伦敦,WC1E 6BT,UK2-系统风险中心,伦敦经济和政治科学学院,伦敦,UK3 Parmenides Foundation,Pullach,Germany4-投资和公司金融系,匈牙利布达佩斯Corvinus大学和匈牙利布达佩斯物理研究所绘制了历史响应误差等值线图。构建了在风险度量预期缺口(ES)下优化的largerandom投资组合的参数估计。此外,还提供了投资组合权重对收益率微小变化的敏感性以及ES优化投资组合的VaR的类似图,以及ES的随机样本和样本外和样本内估计的投资组合权重分布结果。等高线图允许在给定的置信水平和给定的相对估计误差水平下,定量确定投资组合中给定数量不同资产的优化所需的样本量(时间序列的长度)。对于资产数量和信心水平的任何合理选择而言,必要的样本规模都是不切实际的。这些结果是通过分析计算获得的,这些计算方法借鉴了随机系统的统计物理,并得到了数值模拟的支持。1简介风险度量和投资组合优化是投资组合理论的两个互补方面。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-5-27 13:00:23
两者都假设未来在统计上与过去相似,但当riskmeasurement试图预测现有投资组合的风险时,optimization试图选择投资组合的组成,以便在给定的预期回报水平下最小化风险(或在给定的风险水平下最大化回报)。在大型机构投资组合的情况下,这两项任务都需要大量的输入数据,即大量的观察收益样本。风险度量和优化的固有困难在于,这些大样本量通常很难在实践中实现。特别是在投资组合选择方面,样本量不仅要比一个样本量大,而且要比投资组合的规模(以不同资产的数量衡量)大,这一事实进一步加剧了这种困难。为了获得超过资产数量在数百或数千的大型机构投资组合规模的样本,需要较高的抽样频率或较长的回溯期,最好两者兼而有之。回溯期的长度受到缺乏平稳性的考虑的限制:投资组合中的一些资产可能是长期不存在的公司股份,经济和货币环境可能发生了变化,可能引入了新的监管限制,等等。至于抽样频率,它受到投资组合实际上可以重新平衡的频率的限制,因此我们在下文中假设投资组合经理使用此类低频(每周或每月)数据。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群