Паритет хвостового риска
Паритет хвостового риска — это расширение концепции паритета рисков , которое учитывает поведение компонентов портфеля во время хвостового риска . событий [1] [2] [3] Целью подхода паритета хвостового риска является защита инвестиционных портфелей во время экономических кризисов и снижение стоимости такой защиты в нормальных рыночных условиях. В системе паритета хвостового риска риск определяется как ожидаемая хвостовая потеря . Концепция паритета хвостового риска аналогична паритету просадки. [4]
Традиционная диверсификация портфеля основана на корреляциях между активами и классами активов, но эти корреляции не являются постоянными. [5] [6] Поскольку корреляция между активами и классами активов увеличивается во время событий хвостового риска и может достигать 100%, TRP делит классы активов на корзины, которые ведут себя по-разному в условиях рыночного стресса, при этом активы в каждой корзине ведут себя одинаково. Во время событий хвостового риска цены на активы могут значительно упасть, что приведет к глубоким просадкам портфеля . Классы активов в каждой корзине хвостового риска падают одновременно во время событий хвостового риска, и диверсификация капитала внутри корзин не работает, поскольку периоды отрицательной доходности компонентов портфеля перекрываются. Диверсификация по корзинам хвостовых рисков может обеспечить преимущества в виде меньших просадок портфеля и снизить потребность в защите от хвостовых рисков.
Байтингер, Драгош и Топалова в своей статье «Распространение подхода паритета рисков на более высокие моменты: есть ли добавленная стоимость?» предлагают расширение классического подхода к оптимизации портфеля по паритету рисков, предложенного Майяром и др. (2010) для включения более высоких моментов, таких как асимметрия и эксцесс . [7] Они представляют методологию последовательного включения более высоких моментов, таких как асимметрия и эксцесс, в структуру оптимизации паритета рисков, разработанную Майяром и др. (2010). [8] Это позволяет учитывать хвостовые риски при оптимизации. Эмпирический анализ четырех наборов реальных данных, проведенный Байтингером, Драгошом и Топаловой, дает неоднозначные результаты. Их методы паритета риска с более высоким моментом имеют тенденцию значительно превосходить классический паритет риска , когда базовые данные демонстрируют высокую ненормальность и взаимозависимости. Но они не приносят никакой пользы другим наборам данных. Исследования по моделированию подтверждают, что ценность методов с более высоким моментом возрастает с увеличением степени ненормальности и корреляции данных. Подход, основанный на предполагаемой оптимизации, также работает лучше, если предоставляется достаточно данных.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Введение в паритет хвостового риска» (PDF) .
- ^ «Паритет хвостовых рисков: поиск устойчивого к крахам портфеля» . 9 ноября 2023 г.
- ^ «Паритет рисков, паритет хвостового риска и распределение Святого Грааля» (PDF) .
- ^ «Ожидаемый паритет просадки устраняет хвостовой риск» . 11 апреля 2014 г.
- ^ «Рост корреляции между активами» (PDF) .
- ^ «Растущая корреляция между хедж-фондами и фондовыми рынками» .
- ^ Байтингер, Эдуард; Драгош, Андре; Топалова, Анастасия (2017). «Распространение подхода паритета рисков на более высокие моменты: есть ли добавленная стоимость?». Журнал управления портфелем . 43 (2): 24–36.
- ^ Майяр, С.; Ронкалли, Т.; Тейлетче, Ж. (2010). «Свойства портфелей равновзвешенных вкладов в риск». Журнал управления портфелем . 36 (4): 60–70.