Tengo un proceso de retorno que se extrae de una distribución normal con una deriva no lineal que varía en el tiempo, por lo que me preguntaba si el método de agrupación de la entropía sigue siendo aplicable o si necesito un invariante?
Respuestas
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Brendan
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Siempre que sea posible simular la distribución de los rendimientos logarítmicos al horizonte del inversor y convertirlos en precios que sirvan de entrada a la optimización de la cartera, es posible aplicar el algoritmo general de Entropy Pooling tanto a los rendimientos logarítmicos como a los precios. Cualquier cuidado que haya que tener al aplicar el algoritmo EP en su uso tradicional, debería aplicarse también aquí (por ejemplo, el procedimiento numérico no funciona bien cuando se toman opiniones extremas y no se han simulado las partes extremas de la distribución).
También puede aplicarse al caso un poco más complicado de la optimización de múltiples periodos (por ejemplo, si se quiere tener en cuenta el hecho de que a corto plazo se puede estar en un régimen malo pero a largo plazo se llegará al estado estacionario). No lo he visto en la literatura, pero he creado problemas de PE que tienen en cuenta esto tratando la distribución en cada horizonte como una distribución y aplicando luego el algoritmo de PE. Cualquier dependencia del tiempo que resulte de la simulación debe ser tenida en cuenta de esta manera.
m0j0
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No puedo acceder a la versión completa del artículo original de Meucci sobre el Entropy Pooling (EP), Vistas totalmente flexibles: Teoría y práctica y, por lo tanto, he vuelto a mirar el resumen:
Proponemos una metodología unificada para introducir las opiniones no lineales de cualquier número de usuarios en mercados no normales totalmente generales, y realizar, entre otras cosas, pruebas de estrés, análisis de escenarios y asignación de rankings. Guiamos al lector a través de la teoría y detallamos un algoritmo extremadamente eficiente para implementar fácilmente esta metodología bajo supuestos totalmente generales. Resulta que nunca es necesaria la revalorización, por lo que la metodología puede aplicarse fácilmente a libros con derivados complejos. También presentamos una solución analítica, útil para la evaluación comparativa, que generaliza por sí misma notables resultados anteriores. El código que ilustra esta metodología en la práctica está disponible en la página web del autor.
Esto confirmó mi pensamiento inicial de que una de las grandes ventajas del PE es que el enfoque es muy general y puede adaptarse a varios modelos.
Así que creo que la respuesta es sí Creo que se puede utilizar el PE incluso con una deriva variable en el tiempo no lineal.
DShook
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El artículo original de Meucci no establece ninguna limitación en la distribución previa a la que se aplica el Entropy Pooling (EP). Sin embargo, veo dos posibles problemas.
El primer problema es que actualmente no parece haber lugar para incorporar parámetros que cambien en el tiempo o puntos de vista sobre una distribución a priori en el PE. Por lo tanto, se requiere algo de trabajo adicional para aplicarlo en su caso (aunque no parece muy complicado).
Asumiendo que tu objetivo es incluir vistas complejas para utilizar la distribución posterior en la optimización de carteras, otro problema potencial es que probablemente quieras tener una invariante de mercado (según tengo entendido sigue siendo la piedra angular de la teoría de asignación de activos (estratégica))
Las invariantes son variables de mercado que pueden modelarse como la realización de un conjunto de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas al menos en el horizonte de inversión. Por ejemplo, las invariantes de la renta variable son los rendimientos compuestos, las invariantes de la renta fija son los cambios en el rendimiento hasta el vencimiento (para un tratamiento detallado, véase el libro "Risk and Asset Allocation" de Meucci, capítulo 3).
La deriva no lineal que varía en el tiempo puede violar definitivamente el supuesto de una distribución idéntica, por lo que la asignación de activos bajo dicha distribución carece de sentido (a menos que se reequilibre constantemente la cartera para hacerla óptima bajo la deriva actualizada).
