Supongamos que yo sé que el supuesto de normalidad en mis datos no es realista (como es muy a menudo): es posible aplicar cualquier distribución que yo juzgo el derecho a la Black-Litterman modelo? ¿Tiene sentido, o no perder parte de su utilidad?
Respuestas
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Bueno, hay dos cosas principales a considerar aquí.
Muchos implementación de Black-Litterman el uso de la cartera de mercado y ex post de la volatilidad y la correlación de la estructura para salir implícita vuelve a usar como antes. Hasta donde yo sé, no hay una manera estándar ingeniería inversa para el problema de optimización en la presencia anormal de los mercados. (la primera conjetura es que podría ser posible una elíptica mercados) Así que en ese sentido probablemente al menos difícil (tal vez no sea posible).
Si usted piensa de Black-Litterman como un método Bayesiano, no hay ninguna razón por qué no debería hacerlo para no normal de los mercados. Usted perderá la forma cerrada posterior, aunque. Echa un vistazo Meucci de trabajo. ("El Negro Litterman enfoque: Modelo Original y Extensiones" en SSRN o tal vez encontrar algo en su libreta., También echa un vistazo a "Bayesiano Análisis de la Cartera" por Avramov y Zhou)
Así que la pregunta final es: "¿tiene sentido?" Bueno, depende de cómo proceder a partir de ahí. Si usted desea hacer una optimización no es el tema: el mercado es normal (entonces, en teoría, tiene una solución óptima con la media y la varianza de la optimización) o tiene una función de utilidad cuadrática (que dice que los momentos de orden superior no importa para usted como inversionista). Usted tiene que pensar acerca de la función de utilidad de usar.
Sólo para resumir las cosas a tener en cuenta son:
- ¿Qué son los "implícita devuelve" en un anormal mercado? (o hacer que usted desea utilizar otra antes)
- Cómo calcular la parte posterior de la distrubución (de Bayes de la fórmula)
- Si la optimización de después: ¿Qué acerca de la función de utilidad? (Escala completa de optimización)
tdyen
Puntos
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Sí, hay un método para tratar con los no-normales de mercado, las distribuciones en Negro Litterman de optimización. Es llamada Negro Litterman Cópula Opinión Agrupación que utiliza cúpulas para el modelo de los rendimientos del mercado y, por tanto, resolver la no-normalidad problema. Fue propuesta por Attilio Meucci y puede ser implementado en R o Matlab. Nunca menos hay un problema con el modelo y es que asume que los priores son independientes entre ellos, que en algunos casos no es realista.
