La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Optimisation bayésienne du portefeuille Un premier exemple (Cochrane (2004))

Copies: 1
Erreur destimation et allocation dactifs Les problèmes de la Mise en œuvre de la Théorie du portefeuille.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Optimisation bayésienne du portefeuille Un premier exemple (Cochrane (2004))"— Transcription de la présentation:

1 Optimisation bayésienne du portefeuille Un premier exemple (Cochrane (2004))

2 Le paradoxe de Markowitz Empiriquement il arrive fréquemment que le portefeuille equipondéré fasse mieux même sur 10 ans et plus que les portefeuilles optimisés!!! « Optimisation du portefeuille ou maximisation des erreurs »?

3 Le paradoxe de Markowitz Explications La linéarité des cpo rend le portefeuille optimal très sensible à des modifications des paramètres … Surtout si les titres sont très corrélés entre eux (par exemple oblig et monétaires voir plus loin). Sans prise en compte du risque derreurs destimation, loptimisation conduit alors

4 Explications Sans prise en compte du risque derreurs destimation, loptimisation conduit alors à parier excessivement sur des outliers qui ne sont que des mirages Doù « loptimisation à la Markowitz = la maximisation des erreurs » Le paradoxe de Markowitz

5 Que faire? 4 pistes Ne plus optimiser Screening et stratification Mais performance inférieure même à Markowitz (cf travaux de Barra) Introduire des contraintes de financement Limpact positif de linterdiction des VAD Et dautres contraintes quantivatives Lexplication de R. Jagannathan

6 La solution bayésienne Un premier exemple

7 La solution bayésienne Prendre en compte lincertitude des paramètres du modèle au niveau de la fonction objectif

8 La solution bayésienne Un exemple : Cochrane (2006) R est distribué selon une loi normale de moyenne et décart-type est aussi distribué selon une loi normale de moyenne et décart-type lécart-type est lerreur type de léchantillonnage La durée de léchantillonnage est T, lhorizon est de h périodes

9 La solution bayésienne La fonction objectif est lutilité espérée définie sur la fonction puissance (dont laversion est Résultat en labsence dincertitude sur le rendement moyen

10 La solution bayésienne La loi suivie par le rendement Lincertitude sur le paramètre ajoute de la variance, du risque Pour T et h

11 Lallocation optimale Lallocation optimale en fonction de h et T Lajustement de laversion par un coefficient multiplicateur

12 Application Données mensuelles sur 23 indices (en $) dont 3 de commodities (DJAIG …) 1 monétaire (Tbill 3 mois), 1 obligataire (DJ Global Conservative) 6 indices MSCI US de styles DJ Micro Cap + Nasdaq Indices MSCI régionaux

13 Application Sans ajustement et avec les ventes à découvert, « arbitrage » entre obligations et titres monétaires amenant des positions à la fois extrêment longues et courtes. Ajustement de laversion par le coefficient de Cochrane Introduction dun coût des positions short comportant une base (2%) et un ajustement en fonction du type du titre, de son style, etc.

14 Application

15

16


Télécharger ppt "Optimisation bayésienne du portefeuille Un premier exemple (Cochrane (2004))"

Présentations similaires


Annonces Google