Momentum, taille et volatilité résiduelle pour améliorer l’utilité des portefeuilles

Résumé

Le document évalue comment les caractéristiques des actifs prédisent conjointement les rendements et comment elles peuvent servir à construire des portefeuilles pour des investisseurs ayant différentes préférences face au risque. Il mesure les performances par l’utilité puissance hors échantillon et les équivalents certains, puis traite l’erreur d’estimation qui survient lorsque les pondérations du portefeuille dépendent des caractéristiques. Pour réduire le surajustement, il propose d’optimiser un objectif en échantillon qui pénalise davantage les pondérations risquées que la fonction d’utilité elle-même.

Aucune caractéristique isolée n’améliore l’utilité pour tous les investisseurs. Toutefois, la combinaison du momentum, de la taille de l’entreprise et de la volatilité résiduelle produit des portefeuilles dont les équivalents certains dépassent les références indiquées pour les investisseurs étudiés. Les auteurs attribuent ce résultat aux complémentarités entre caractéristiques : le momentum contribue notamment à limiter le surajustement lié aux autres facteurs. Les rendements des portefeuilles obtenus semblent également largement distincts de ceux des facteurs traditionnels. Le bref exposé ne donne ni détails sur l’échantillon ni ampleur chiffrée des effets ; la force et la généralité de ces résultats ne peuvent donc pas être évaluées à partir du seul texte.

Idées clés

• Les pondérations de portefeuille estimées à partir des caractéristiques des actifs peuvent être affectées par une erreur d’estimation.
• Un objectif en échantillon plus concave sert à réduire le surajustement lors du choix des pondérations.
• Dans l’analyse, aucune caractéristique individuelle n’améliore l’utilité de tous les investisseurs.
• La combinaison du momentum, de la taille et de la volatilité résiduelle produit des équivalents certains supérieurs aux références pour les investisseurs étudiés.
• Le momentum peut compléter d’autres caractéristiques en atténuant leur tendance au surajustement.
• Les rendements des portefeuilles obtenus se situent largement en dehors de l’espace engendré par les facteurs traditionnels.

Étiquettes

# An Empirical Assessment of Characteristics and Optimal Portfolios


# An Empirical Assessment of Characteristics and Optimal Portfolios









We analyze characteristics' joint predictive information through the lens of out-of-sample power utility functions. Linking weights to characteristics to form optimal portfolios suffers from estimation error which we mitigate by maximizing an in-sample loss function that is more concave than the utility function. While no single characteristic can be used to enhance utility by all investors, conditioning on momentum, size, and residual volatility produces portfolios with significantly higher certainty equivalents than benchmarks for all investors. Characteristic complementarities produce the benefits, for example momentum mitigates overfitting inherent in other characteristics. Optimal portfolios' returns lie largely outside the span of traditional factors.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.