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Distribución de la rentabilidad muy sesgada (y con curtosis positiva) como variable dependiente

Tengo dos conjuntos de rendimientos optimizados a lo largo de un periodo de tiempo y los he llamado cartera 1 y 2 y dos carteras de referencia (una ponderada por valor y otra ponderada por igual). Quiero ver la diferencia de rendimiento entre la cartera 1 y 2.

Para medir el rendimiento (alfa) de la cartera 1&2& he hecho una regresión de los dos índices de referencia (EW y VW) sobre los rendimientos de la cartera 1&2. Esto da como resultado un alfa. Sin embargo, también podría haber hecho una regresión (OLS) de los rendimientos 1 y 2 entre sí y examinar el alfa. Sin embargo, y éste es el problema, los rendimientos de las carteras 1 y 2 están muy sesgados (positivamente) y tienen curtosis positiva. ¿Cómo afectará esto al alfa?

La cuestión es: ¿cómo comparar sus resultados utilizando OLS?
1) ¿Mostrar el alfa de ambas carteras (1 y 2) sobre la cartera de referencia? ¿Para que al menos la cartera de bencmark tenga una distribución algo normal? Y compararlas. 2) ¿O regresan ambas carteras (sesgadas) entre sí?

Sé que OLS no asume la normalidad de las variables (sólo los términos de error) sin embargo creo que el alfa estará de alguna manera sesgado, pero no estoy seguro de por qué.

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zdd Puntos 523

No está del todo claro cuál es su objetivo.

Si desea comparar la cartera 1 con la cartera 2 como parte de una decisión de inversión, el uso de algún estándar, o conjunto de métricas de rendimiento, probablemente será más útil que la regresión contra los puntos de referencia fabricados.

En cuanto a las regresiones, aquí el alfa sólo va a ser significativo en términos absolutos si se incorporan todas las fuentes de riesgo como variables independientes en la regresión. De lo contrario, el término de alfa, además del alfa real potencial, simplemente incorporará el rendimiento que no se tiene en cuenta en los flujos de rendimiento que sí se incluyen. De nuevo, dependiendo de lo que intentes hacer, utilizar OLS como describes es algo poco convencional.

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