Portfoliorisiko mit seriellen Kreuzkorrelationen skalieren

Zusammenfassung

Diese Arbeit untersucht, wie sich die Portfolio-Volatilität und die Risikobeiträge einzelner Vermögenswerte über Haltedauern von mehr als einem Tag schätzen lassen. Die bekannte Skalierung mit der Quadratwurzel der Zeit setzt voraus, dass Renditen nicht seriell korreliert sind. Unter dieser Annahme lassen sich auch Volatilitätsbeiträge auf dieselbe Weise skalieren.

Die Autoren erklären, warum diese Annahmen scheitern können, wenn ein Portfolio Vermögenswerte aus weit auseinanderliegenden Zeitzonen kombiniert: Schlusskursrenditen können serielle Kreuzkorrelationen aufweisen, weil die Märkte zu unterschiedlichen Zeiten schließen. Diese asynchronen Korrelationen können sowohl skalierte Volatilitätsschätzungen als auch Risikobeiträge einzelner Vermögenswerte verzerren. Die Arbeit schlägt alternative Verfahren für beliebige Haltedauern vor. Die bereitgestellte Beschreibung nennt weder Formeln noch empirische Tests. Sie umreißt daher Problemstellung und Anwendungsbereich der vorgeschlagenen Methoden, nicht deren konkrete Umsetzung oder Leistung.

Kernaussagen

• Die Skalierung mit der Quadratwurzel der Zeit setzt voraus, dass Renditen keine serielle Korrelation aufweisen.
• Unterschiedliche Marktschlusszeiten können in Schlusskursrenditen eines Portfolios serielle Kreuzkorrelationen verursachen.
• Diese Korrelationen können die übliche Volatilitätsskalierung ungültig machen und geschätzte Risikobeiträge einzelner Vermögenswerte verzerren.
• Die Arbeit schlägt alternative Verfahren zur Skalierung von Volatilität und Risikobeiträgen über beliebige Haltedauern vor.

Schlagwörter

# Scaling portfolio volatility and calculating risk contributions in the presence of serial cross-correlations


# Scaling portfolio volatility and calculating risk contributions in the presence of serial cross-correlations









In practice daily volatility of portfolio returns is transformed to longer holding periods by multiplying by the square-root of time which assumes that returns are not serially correlated. Under this assumption this procedure of scaling can also be applied to contributions to volatility of the assets in the portfolio. Close prices are often used to calculate the profit and loss of a portfolio. Trading at exchanges located in distant time zones this can lead to significant serial cross-correlations of the closing-time returns of the assets in the portfolio. These serial correlations cause the square-root-of-time rule to fail. Moreover volatility contributions in this setting turn out to be misleading due to non-synchronous correlations. We address this issue and provide alternative procedures for scaling volatility and calculating risk contributions for arbitrary holding periods.

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