Estoy intentando calcular la rentabilidad esperada y el riesgo (stdev) basándome en datos históricos utilizando el marco de análisis de la varianza media. Digamos que la cartera tiene 10 acciones, 9 de ellas tienen más de 10 años de historia pero una de ellas sólo tiene 1 mes de datos históricos. Si quiero que todas las acciones tengan la misma longitud de datos históricos para la matriz de correlación, ¿debo usar sólo 1 mes de datos para estimar? o llenar el que tiene datos históricos cortos con 0?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Hay dos soluciones comunes.
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Excluye de su universo los valores cuya historia es demasiado corta (es decir, que han salido a bolsa recientemente). A veces te rompe el corazón hacer esto, porque realmente te gustan las acciones. (Si la serie temporal es lo suficientemente larga, pero sigue teniendo pequeños desfases, hay formas de "arreglar" la matriz de covarianza).
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Se utilizan modelos para predecir la covarianza. El ejemplo más famoso de este enfoque es la beta predicha de MSCI Barra (véase, por ejemplo, https://doi.org/10.3905/jpm.2014.41.1.057 para su descripción). Sin embargo, no intentan predecir la covarianza con todos los demás valores. Más bien, utilizan un modelo multifactorial y predicen, basándose en los fundamentos, la correlación con los pocos factores que suponen que impulsan el mercado. Lo hacen justo en el momento de la salida a bolsa, sin historial.
