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206 2
2022-06-28
英文标题:
《Parametric Risk Parity》
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作者:
Lorenzo Mercuri, Edit Rroji
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  Any optimization algorithm based on the risk parity approach requires the formulation of portfolio total risk in terms of marginal contributions. In this paper we use the independence of the underlying factors in the market to derive the centered moments required in the risk decomposition process when the modified versions of Value at Risk and Expected Shortfall are considered.   The choice of the Mixed Tempered Stable distribution seems adequate for fitting skewed and heavy tailed distributions. The ensuing detailed description of the optimization procedure is due to the existence of analytical higher order moments. Better results are achieved in terms of out of sample performance and greater diversification.
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中文摘要:
任何基于风险平价方法的优化算法都需要根据边际贡献计算投资组合的总风险。在本文中,我们使用市场中潜在因素的独立性来推导风险分解过程中所需的中心矩,其中考虑了风险价值和预期缺口的修改版本。选择混合回火稳定分布似乎足以拟合倾斜和重尾分布。随后对优化过程的详细描述是由于存在解析高阶矩。在样本外绩效和更大的多样化方面取得了更好的结果。
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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:Statistics        统计学
二级分类:Other Statistics        其他统计数字
分类描述:Work in statistics that does not fit into the other stat classifications
从事不适合其他统计分类的统计工作
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2022-6-28 00:12:20
参数风险平价Lorenzo MERCURI和Edit RROJIS 2014年9月30日摘要基于风险平价方法的任何优化算法m都需要根据边际贡献计算投资组合的总风险。在本报告中,我们使用市场中潜在因素的独立性来推导风险分解过程中所需的中心动量,其中考虑了风险价值和预期缺口的修改版本。对于倾斜和重尾分布,选择混合回火稳定分布似乎是足够的。随后对优化过程的详细描述是由于分析高阶矩的存在。在样本外绩效和更大的差异性方面取得了更好的结果。1简介现在,人们越来越重视风险的来源,而不仅仅是级别。除了对特定因素对风险的边际贡献进行测试外,我们还必须处理风险平价等新概念。这是一种注重风险分配而非资本分配的投资组合管理方法(详见Denis et al.,2011),它表明,在多元化程度很高的投资组合中,所有资产类别对投资组合总风险的边际贡献应相同。在金融文献中,基于历史模拟的非参数方法已经得到了深入研究,但正如Meucci(2009)所观察到的那样,只考虑兴趣变量过去实现情况的方法取决于时间间隔的选择。
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2022-6-28 00:12:23
估计的稳定性问题需要较大的样本量(例如,参见Martellini和Ziemann(2010)、Hitaj和Mercuri(2013),在应用于投资组合选择问题的样本矩的背景下),但另一方面,由于市场条件可能发生了变化,过去的实现可能不太现实。这个问题的一个简单答案是使用指数衰减的权重进行观察,也就是说,过去我们认为每个观察都是更相关的最新实现,而不是给予同等的权重。但这样做,我们可能会错误地忽视过去在与今天市场类似的条件下实现的情景。参数分布足够灵活,能够拟合财务回报的时间序列,可以作为基于矩估计的程序的起点,即使在样本量不太大的情况下,这些矩也可以表示统计特性。最近,在Rroji和Mercuri(2014a,b)中引入了一类新的分布,称为混合回火稳定分布(MixedTS)。背后的想法是推广正态方差-均值混合(NVMM),用回火S表分布代替正态性假设(Cont和Tankov,2003,见)。这样,新的分布克服了NVMM的一些限制。特别是,混合型DTS更容易捕捉更高的力矩,因为在NVMMS中,偏度的符号由漂移参数的符号给出,并且水平取决于混合随机变量和漂移参数,而在混合型DTS中,不对称性也取决于回火稳定分布的回火参数。对于峭度也有类似的论点,因为对于回火参数的特殊选择,混合物的尾部行为因半重(即。
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