¿Cómo se gestiona la asignación de activos a corto plazo con los fondos de cobertura?

Question

Suponiendo que quiero realizar una optimización durante un periodo corto, digamos 2 años, decidiría tomar valores diarios para calcular la frontera eficiente de una cartera. Eso funciona bien siempre que tenga activos clásicos con índices diarios.

Para otras clases de activos, estos índices podrían no existir. ¿Cómo se procedería entonces?

¿Utiliza valores mensuales? Si es así, parece que no habrá suficientes observaciones en la muestra (sólo 24 para 2 años)... ¿Aumentaría entonces el periodo?

Supongo que se podría intentar hacer una interpolación lineal de los puntos durante los meses, pero sería inútil ya que la serie resultante tendría más puntos "generados" que originales.

¿Hay otra alternativa?

Answer 1

Yo no pensaría en esto en términos de la teoría moderna de la cartera en absoluto, sino que incluiría ideas que forman la base matemática de la MPT. En concreto, construir una distribución conjunta para los distintos activos utilizando algún tipo de cópula, pero con marginales no normales derivados de alguna combinación de rendimientos empíricos, estimaciones bayesianas y "mapeo" de las distribuciones de rendimiento de los activos ilíquidos a los líquidos.

Una vez especificada la distribución conjunta, puede elegir su objetivo favorito (que no tiene por qué ser la misma función de utilidad que se encuentra en MPT) y optimizarlo sobre la distribución conjunta, probablemente utilizando Monte Carlo y una secuencia cuasi aleatoria.

Answer 2

La alternativa es la réplica de fondos de cobertura. Los rendimientos de muchos fondos de cobertura pueden desglosarse en exposiciones (posiblemente variables en el tiempo) a factores de riesgo conocidos. Andrew Lo ha trabajado mucho sobre este tema. En principio, se puede realizar una atribución de los rendimientos a lo largo de una ventana móvil durante un cierto número de meses, y luego utilizar las series temporales diarias de los factores de riesgo para rellenar los huecos.