시계열 상관을 반영한 포트폴리오 리스크

기사 arXiv papers · 저자: Nikolaus Rab et al.

요약

이 논문은 하루보다 긴 보유 기간에서 포트폴리오 변동성과 자산별 위험 기여도를 추정하는 방법을 살펴봅니다. 일반적으로 쓰이는 제곱근 시간 환산은 수익률에 시계열 상관이 없다고 가정합니다. 이 가정하에서는 변동성 기여도도 같은 방식으로 환산할 수 있습니다.

저자들은 시차가 큰 시간대에서 거래되는 자산을 포트폴리오에 포함할 때 가정이 성립하지 않을 수 있는 이유를 설명합니다. 시장별 마감 시간이 다르기 때문에 종가 간 수익률에 시계열 교차상관이 나타날 수 있습니다. 이런 비동기 상관은 환산된 변동성 추정치와 자산별 위험 기여도를 모두 오도할 수 있습니다. 논문은 임의의 보유 기간에 적용할 수 있는 대안 절차를 제안합니다. 제공된 설명에는 수식이나 실증 검정이 명시되어 있지 않으므로, 제안된 방법의 상세한 구현이나 성과보다는 문제와 방법의 범위를 설명합니다.

핵심 아이디어

제곱근 시간 환산은 수익률에 시계열 상관이 없다는 가정에 의존합니다.
시장 마감 시간이 크게 다르면 포트폴리오의 종가 간 수익률에 시계열 교차상관이 생길 수 있습니다.
이런 상관은 표준 변동성 환산을 무효화하고 자산별 위험 기여도 추정치를 왜곡할 수 있습니다.
이 논문은 임의의 보유 기간에 적용할 변동성 환산 및 위험 기여도 계산의 대안 절차를 제안합니다.

# 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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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

시계열 교차상관을 반영한 포트폴리오 리스크 환산

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