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Replicar el índice Bloomberg Barclays y los retornos mensuales totales y en exceso del subíndice utilizando datos del índice a nivel de componentes.

Los retornos del índice Bloomberg Barclays (por ejemplo, Índice LF98TRUU "index_total_return_mtd" & "index_excess_return_mtd") y los retornos de los subíndices (por ejemplo, Índice BCBATRUU “index_total_return_mtd" & "index_excess_return_mtd”) son publicados por Bloomberg. Los retornos de los constituyentes del índice, los valores de mercado y los retornos en exceso también están disponibles a través de Bloomberg.

Tengo acceso a los datos a nivel de los constituyentes de Bloomberg y me gustaría replicar los retornos mensuales desde abajo hacia arriba. Bloomberg publica su metodología aquí: https://data.bloomberglp.com/professional/sites/10/Index-Methodology-2019-07-10.pdf

Sin embargo, no puedo reconciliar exactamente los retornos. Puedo llegar a un margen de error de 4 pbs en el seguimiento del índice LF98TRUU "index_total_return_mtd" & "index_excess_return_mtd, y aproximadamente 27 pbs de margen de error en los retornos totales/excesivos de BCBATRUU.

Pregunta: ¿Es posible replicar exactamente estos índices utilizando los datos de los constituyentes de Bloomberg Barclays (editado para especificar esta restricción)? ¿O la replicación de alguna manera requiere otros datos?

Si la respuesta es sí, entonces debo estar haciendo algo mal y puedo crear otra pregunta para revisar mi comprensión de la metodología y dónde se puede estar introduciendo un error.

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Solo una idea: ¿Estás utilizando los "correctos" componentes por mes histórico, es decir, ¿estás obteniendo los componentes históricos?

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Sí, tengo los constituyentes del "Universo de Devoluciones" cada mes.

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Cube_Zombie Puntos 174

El diablo está en los detalles. Aquí hay algunas cosas para revisar de memoria:

  1. Constituyentes del índice: El índice se reequilibra solo una vez al mes, al final de cada mes. Cambiaríamos a los constituyentes del "universo estadístico" prospectivo, que se convierte en el "universo de rendimientos" al comienzo del próximo mes y luego se utiliza durante todo el próximo mes.
  2. Pesos de los constituyentes: El índice está ponderado por valor de mercado, pero tiene muchas ajustes adicionales (tenencias de SOMA). Asegúrese de usar los mismos pesos que el índice.
  3. Precios: Asegúrese de usar exactamente la misma fuente de precios que el índice, especialmente para emisiones menos líquidas. La sincronización del snap también importa. Para los valores de EE. UU., históricamente se usaban ofertas a las 3pm, pero este año el índice ha cambiado a snaps a las 4pm.
  4. Convención de liquidación: Al calcular intereses devengados, use T+1 independientemente de la convención real utilizada por un constituyente.

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+1. El punto 3 puede ser un verdadero dolor de cabeza para la tarea de replicación.

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Gracias por tu respuesta, Helin. En cuanto a 1) estoy utilizando el "Universo de Devoluciones" para calcular devoluciones mensuales, lo cual creo que es correcto. 2-3) No entiendo este segundo punto. Tengo los datos a nivel de los componentes de Bloomberg Barclays con tanto beginning_mktval como pricing provenientes del mismo proveedor de índices. 4) No estoy seguro de entender este punto. Tengo números de devolución total y excedente de Bloomberg a nivel de seguridad. Así que no creo que necesite profundizar en estos detalles. Por favor, corrígeme si estoy equivocado.

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¿Es tu entendimiento, Helin, que mi base para el índice es una señal de que estoy haciendo algo mal? Mi primera pregunta es: ¿es posible una replicación perfecta utilizando los datos de los constituyentes de Bloomberg Barclays?

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