¿Cuáles son los valores típicos de la aversión al riesgo de los parámetros de $\lambda$ usa en la media y la varianza de la optimización? Favor de proporcionar referencias.
Para que quede claro, estoy hablando de la $\lambda$ en $U(w) = w'\mu - \frac{\lambda}{2} w' \Sigma w$, la función de utilidad en la media y la varianza de la optimización.
Típico de la aversión al riesgo de los niveles se encuentran entre uno y diez.
Consulte las páginas 11f. en el siguiente artículo:
Preferencias por Andrew Ang
EDIT: por Desgracia, el papel no parece estar disponible en línea ya. La fuente final es el siguiente libro:
Si usted sabe una manera de acceder a el capítulo anterior legalmente por favor, hágamelo saber en los comentarios, voy a actualizar el post en consecuencia (os dejo el enlace original por ahora).
El coeficiente de aversión al riesgo también se conoce como el Arrow-Pratt índice de aversión al riesgo. Cuando λ es pequeño (es decir, la aversión al riesgo es bajo), la pena a partir de la contribución de la cartera de riesgo es también pequeño, que conduce a la más arriesgada de las carteras. Por el contrario, cuando λ es grande, carteras con más exposición a riesgo de ser más altamente penalizado. Si queremos aumentar gradualmente λ desde cero y para cada instancia de resolver el problema de optimización, terminamos el cálculo de cada cartera a lo largo de la frontera eficiente. Es una práctica común para calibrar λ tal que una determinada cartera tiene el perfil de riesgo deseado. La calibración se realiza a menudo a través de pruebas retrospectivas con datos históricos. Para la mayoría de la cartera de decisiones de asignación de la inversión en las aplicaciones de gestión, la aversión al riesgo está en algún lugar entre el 2 y el 4.----POR petter kolm del libro
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