¿Por qué a largo plazo de retorno de capital de los modelos de previsión uso dependiente de las observaciones?

Question

He estado leyendo en diferentes modelos que se utilizan para pronosticar la equidad de la prima de riesgo, y he visto un par de papeles que había cuestionables métodos. Por ejemplo, este papel por Javier Estrada entra en detalle sobre cómo usar la Shiller PE relación a la previsión de 10 años, la rentabilidad del capital.

Y este papel, que parece ser un proyecto, también se utiliza una metodología similar a la Estrada. El único papel que he visto donde se abordan específicamente la cuestión de observaciones independientes y modelo misspecification es el uno por Klement sobre el uso de la Shiller, de la PE en los mercados emergentes.

El problema que tengo con los dos primeros trabajos es que se ven en los datos disponibles en la actualidad y hacer una predicción acerca de los próximos diez años. Luego el rollo de todo lo que se adelanta un mes y hacer otra predicción acerca de los próximos diez años. Claramente, hay superposición de datos entre los dos períodos de tiempo. Si los autores sólo se puede evaluar el modelo de usabilidad mirando la no superposición de períodos de tiempo? ¿Cuál es la forma más adecuada para evaluar sus modelos?

Answer 1

Par de puntos que me gustaría hacer:

• No existe ningún modelo fiable que puede incluso predecir el precio futuro de las devoluciones (la prima de riesgo, el exceso de devoluciones, lo que sea que quieras llamarlo) más allá de un año, correr tan rápido como usted puede, si usted oye de alguien que afirma que puede predecir las primas de riesgo de 10 años, ya fuera de forma fiable o no. Se hace cero sentido y claramente se trata de un aceite de serpiente de ventas hombre o un académico con cero experiencia y la exposición a los mercados financieros/activos.

• Cualquier financieros modelo de predicción, no importa cómo cuantitativa, es ser tratado con el mayor recelo y cuidado. Acaba de hacer su tarea: Evaluar el rendimiento promedio de puro quant fondos basados vs la de sus compañeros. Te darás cuenta de que apenas hay una diferencia notable en el rendimiento. Yo en general estoy muy sospechoso de modelos donde el administrador de la cartera de reclamaciones, el modelo es a) nunca se cancelan y b) sólo se basa en un enfoque específico, tales como factores fundamentales puro o técnico. No importa qué tan bien un modelo realiza durante un determinado lapso de tiempo, por ejemplo un Banco de Japón moneda de intervención, una de las principales de la huelga por parte de Corea del Norte, un SEC investigación, un proxy de lucha, puede borrar lo que la pnl ha sido construido en un instante o en un período muy corto de tiempo. La arrogancia de creer firmemente en el modelo, incluso en la cara de las pérdidas no realizadas casi siempre se ha matado a tales gestor de la cartera. Seguro, usted puede dar cuenta de acontecimientos imprevisibles a través de las primas de riesgo, pero al final del día eso no cambia el hecho de que los Mercados son dinámicos y que casi siempre reaccionan a una amplia gama de factores, casi nunca lo hace de un activo específico del comercio exclusivamente en factores técnicos y fundamentales.

En resumen, yo realmente recomiendo no perder el tiempo en los modelos que afirman que la previsión de las primas de riesgo o retornos en el futuro. No se sabe a mí que superan libre de riesgo de los activos (si es que aún existen en el ambiente de hoy). Como el mercado profesional, le puedo asegurar que el punto dulce se encuentra en algún lugar entre el ultra de alta frecuencia y períodos de tenencia de un máximo de un par de meses. No estoy diciendo que no hay inversiones cuyos rendimientos se materializan en cuestión de años, pero estoy hablando de la celebración de los períodos que optimizar la relación riesgo/recompensa.

Answer 2

Generalmente usamos los modelos que ir tan lejos en un sentido comparativo, no como una decisión absoluta. Sois, sin duda, hacer una buena lectura, pero creo que usted está pensando acerca de estos modelos en el camino equivocado.

Creo (y que me corrija si estoy equivocado) que está buscando en crear o encontrar el perfecto "bola de cristal" modelo que predice que devuelve el/la prima de riesgo, etc. para los próximos 3, 5, 10 años y hacer una decisión de inversión basada en su salida. Esto es diferente en cómo el mundo profesional lo hace. Aunque, en general, no podríamos usar una prima de riesgo que el modelo de 10 años que hace uso de estos tipos de modelos en un sentido comparativo. Nos damos cuenta de que es imposible para el modelo de devoluciones o algo así como una prima de riesgo tan lejos, así que el uso de estos tipos de modelos para comparar las ofertas no en el modelo devuelve. Los modelos se convierten en líneas de base, donde se compara la multitud de ofertas que vienen de todo el escritorio. No decimos "Oye, la modelo dice que nos vamos a volver X rendimiento en 5 años" se utiliza como "Hey tratar Una X en el modelo y tratar de B es Y, ¿por qué es este el caso y que no nos gusta mejor?"

Creo que el inversor minorista es atrapado en los modelos como una decisión absoluta porque A) suena fácil (casi mágico, diciendo que el futuro de la derecha?), B) Que están buscando uno o dos "derecho a acuerdos" y no ver el flujo de operaciones y tienes que hacer el análisis comparativo que hacemos. Tenemos que gastar este dinero (inversores en busca de retornos no me gusta cuando el efectivo se sienta alrededor) donde los inversores minoristas están buscando la mejor oferta.

Espero estar haciendo algún tipo de sentido. A modo de resumen, en el mundo profesional de los modelos de ayudar a comparar ofertas similares no necesariamente modelo devuelve. Como dijo Freddy, el modelado es a menudo se venden a los inversores minoristas como una "bola de cristal", que puede predecir no sólo los retornos, pero la prima de riesgo a 10 años (¿qué?!?!). Así que en realidad no importa cómo el modelo de las primas de riesgo 3-5-10 años (porque en realidad no se puede), siempre y cuando tengan sentido cuando se utilizan para comparar otras ofertas.

Answer 3

Creo que Matt Wolf ha perdido el punto. Capital prima de riesgo de los modelos de predicción de la realidad tienden a desempeñarse mejor durante largos horizontes de corto plazo. Por qué este es el caso es discutible, sin embargo, creo que en gran medida refleja la media de la reversión de las cualidades de los mercados de capital.

Con respecto a la OP del punto sobre el que se traslapan períodos de tiempo, está bien que se nos rolling períodos de tiempo que, obviamente, se contienen algunas coincidencias en las observaciones. Lo que usted necesita tener cuidado es de la inferencia estadística basada en la rodadura de windows, ya que cualquier suposición de independencia sería claramente errónea.