Las ponderaciones de Black-Litterman no cambian para los activos sin vistas

Question

Estoy utilizando Idzorek 2002 ( https://faculty.fuqua.duke.edu/~charvey/Teaching/BA453_2006/Idzorek_onBL.pdf ) como referencia para implementar el modelo BL en R.

He especificado el modelo en su forma estándar, pero encuentro que BL no altera las ponderaciones para las clases de activos donde no se especifican las vistas. Idzorek aborda esta cuestión brevemente en la nota 11 del documento mencionado:

El hecho de que sólo cambien los pesos de los activos que son objeto de de la capitalización de mercado original es una crítica al modelo crítica al modelo Black-Litterman. Los críticos sostienen que el peso de los activos que están altamente correlacionados (negativa o positivamente) con el/los activo/s de la vista debería/n cambiar. Creo que los factores que conducen a la visión de uno también conducirían a una visión para los otros altamente correlacionados (negativa o positivamente) y que es mejor mejor hacer explícitas estas opiniones.

Idzorek argumenta razonablemente que los activos altamente correlacionados con aquellos para los que se tienen opiniones deberían, por tanto, tener ellas mismas opiniones. Sin embargo, el problema con esto es que asume que se tienen conocimientos sobre las correlaciones cruzadas entre las clases de activos a priori. ¿Qué ocurre si se tiene una cartera con 100 activos? Pensaba que el objetivo del modelo BL era aprovechar al máximo la matriz de covarianza, de modo que si quiero sobreponderar el activo A, me dirá cómo medir la sobreponderación y qué infraponderar para "financiar" la posición sobreponderada en A (presumiblemente un activo correlacionado negativamente con A).

Sin esta habilidad, me resulta difícil ver por qué BL es tan útil. ¿Existe una forma de especificar BL de manera que las clases de activos sin vistas tengan pesos flexibles?

Gracias.

Answer 1

Así que, en resumen, le has dicho a BL que Exxon apesta, ¡pero no has especificado lo mismo para Chevron o Conoco! Así que el modelo vende XOM, pero mantiene los largos en los otros dados los pares-operaciones más atractivos dadas sus correlaciones ;-)

Matemáticamente, tiene mucho sentido... la cuestión es cuánto (y cómo) atribuir a las "acciones petroleras" frente a Exxon específicamente. Se podría penalizar a las acciones a prorrata de su beta de rendimientos relativos al mercado con respecto a XOM. Se podría penalizar a los valores en función de su carga de componentes principales con respecto a XOM. Cualquiera de las dos opciones castigaría a las "cosas que se parecen a XOM" en general, y no a XOM en particular. Crean "vistas" para cosas como Exxon.

Answer 2

¿Existe una forma de especificar BL de manera que las clases de activos sin vistas tengan ponderaciones flexibles?

Black-Litterman también tiene incertidumbres en sus puntos de vista, por lo que si aumenta las incertidumbres para algunos activos altamente correlacionados, las ponderaciones serán más "flexibles". Probablemente también quiera aumentar la incertidumbre en sus activos "elegidos" cuando tenga opiniones no triviales.

Por supuesto, el resultado esperado es que los activos altamente correlacionados con su supervisor obtengan un peso adicional después de que usted haya establecido todo esto. Eso no necesariamente ya que las altas correlaciones hacen que, al mismo tiempo, esas correlaciones parezcan buenas como coberturas para sus activos elegidos.

Como alternativa, podría utilizar su matriz de covarianza y sus selecciones iniciales para establecer una estimación de máxima verosimilitud del conjunto alterado de medias. Advertencia: esto implica implícitamente la inversión de la matriz y puede ser un poco inestable.