Lợi suất đơn và logarit trong tính toán rủi ro danh mục
Tóm tắt
Nội dung giải thích vì sao lựa chọn lợi suất đơn hay lợi suất logarit phụ thuộc vào phép tính cần thực hiện. Trong danh mục có tỷ trọng tài sản cố định trong một kỳ, lợi suất đơn của danh mục là tổng có trọng số của lợi suất đơn từng tài sản. Mối quan hệ này hỗ trợ cách tính phương sai và hiệp phương sai thông thường cho rủi ro danh mục. Lợi suất logarit không cộng gộp giữa các tài sản theo cùng cách tuyến tính, vì vậy thay chúng vào công thức lợi suất có trọng số đó sẽ làm thay đổi ý nghĩa của công thức.
Lợi suất logarit có ưu điểm khác nhau theo thời gian: lợi suất logarit của các kỳ liên tiếp được cộng lại, còn lợi suất đơn được ghép lãi theo phép nhân. Các câu trả lời cũng lưu ý lợi suất logarit không bị chặn dưới và có thể tiện dùng khi giả định giá tuân theo phân phối log chuẩn, dù giả định đó có thể không đúng trong thực tế. Một câu trả lời khuyến nghị dùng lợi suất logarit để tính các đầu vào thống kê, còn câu trả lời khác nhấn mạnh lợi suất đơn cho công thức cộng gộp danh mục. Để mô phỏng, nội dung đề xuất lấy mẫu lợi suất logarit, chuyển chúng thành lợi suất đơn rồi áp dụng tỷ trọng danh mục. Cuộc trao đổi đưa ra hướng dẫn về khái niệm chứ không có so sánh thực nghiệm hay quy ước phổ quát.
Ý chính
- Lợi suất đơn của danh mục là tổng có trọng số của lợi suất đơn các tài sản cấu thành khi tỷ trọng được áp dụng trong suốt kỳ.
- Lợi suất logarit không tuân theo cùng cách cộng gộp tuyến tính giữa các tài sản như lợi suất đơn.
- Lợi suất logarit được cộng theo thời gian, còn lợi suất đơn được ghép lãi theo thời gian.
- Thước đo lợi suất phù hợp phụ thuộc vào việc cần cộng gộp danh mục, lập mô hình thống kê hay mô phỏng.
- Giả định giá tuân theo phân phối log chuẩn có thể là lý do dùng lợi suất logarit, nhưng không nhất thiết phù hợp với mọi chuỗi tài sản.
Thẻ
Toàn văn
# Calculating portfolio risk
# Calculating portfolio risk
I want to calculate the risk of a portfolio with the following.
In order to calculate the following formula:
However, I am not sure if I have to use log returns or simple returns to calculate the assets returns. I need the asset returns to calculate the standard deviation as well as the variance-covariance of the assets included in the portfolio.
## Answer by MattR (score 1)
https://quant.stackexchange.com/a/21575
The logarithmic method of calculating returns is frequently preferred to the obvious alternative of using the return calculated on the basis of simple interest over the period in question which, of course, is the monetary return which would actually be achieved by an investment over that period. In some cases this is due to the assumptions that prices are distributed log normally (which, in practice, may or may not be true for any given price series), then log(1 + r_i) is conveniently normally distributed.
Why Log Returns Benefits and Downsides
A Comparison between Logarithmic and Simple Returns Calculating and Comparing Security Returns
## Answer by nbbo2 (score 1)
https://quant.stackexchange.com/a/21577
In Markowitz's famous paper he writes that the return on the portfolio is a weighted average of the returns on the individual assets. For the two asset case: $R_p = w r_1 + (1-w) r_2$. From this we can derive the equation you gave above, using a theorem in Statistics for the standard deviation of a weighted average. This formula for $R$ makes sense only if the returns being used are simple returns, not logarithmic returns. So that is what I would use.
## Answer by Richi Wa (score 1)
https://quant.stackexchange.com/a/21583
Severals thoughts: First: this topic is already covered here - mabye you have to collect parts. YOu can start here. A very good overview is given here too.
Let us define the following notions. Let $P_t^1$ and $P_t^2$ denote the prices of zwo assets at time $t$. Then $$ r_t = \frac{P_t^1-P_{t-1}^1}{P_{t-1}^1} = \frac{P_t^1}{P_{t-1}^1} -1 $$ denotes the simple return whereas $$ r_t^l = \log\left(\frac{P_t^1}{P_{t-1}^1} \right), $$ where $\log$ is the natural logarithm, denotes the log-return. Note that $r_t \in [-1,\infty)$ and $r_t^l \in (-\infty,\infty).$
Then for a portfolio where we have $q^i$ pieces of each stock we have $$ w_i = \frac{q^i P^i_t}{q^1 P^1_t+q^2 P^2_t}, $$ the fraction of asset $i$. Then the portfolio returns is given by $$ \frac{P_{t+1}}{P_t}-1 = \frac{q^1 P^1_{t+1} + q^2 P^2_{t+1}}{q^1 P^1_t+q^2 P^2_t}-1, $$ which equals $$ w_1 r^1_t + (1-w_1) r^2_t. $$ Thus the portfolio returns is the a linear combination of the asset returns. This is not true for log returns (take the log-returns and you see that the above expansion of terms does not work).
The aggregation of (portfolio) returns over time is easier: $$ \begin{eqnarray} \log(P_T/P_0) &=& \log(P_T/P_1 \cdot P_1/P_0) \\ &=& \log(P_T/P_{T-1}\cdot P_{T-1}/P_{T-2} \cdots P_1/P_0)\\ &=& \log(P_T/P_{T-1}) + \cdots + \log(P_1/P_0)\\ &=& \sum_{t=1}^T r_t^l \end{eqnarray} $$ where $r_t^l$ denotes the log-return over one period.
This is much more complicated for simple returns: For simple returns we get $$ \begin{eqnarray} \frac{P_T}{P_0}-1 &=& \frac{P_T}{P_{T-1}} \cdot \frac{P_{T-1}}{P_{T-2}} \cdots \frac{P_1}{P_{0}} - 1\\ &=& \prod_{t=1}^T (1+r_t) - 1. \end{eqnarray} $$
## Answer by Kiwiakos (score 0)
https://quant.stackexchange.com/a/21585
I would say that one should differenciate between what the formula means, how the inputs are calculated, and how one would use it.
What is means: As noob2 points out it makes sense for simple returns' aggregation. For log returns it only holds at the limit where the time step is zero.
How to calculate input variances/covariances: I would take logs before calculating statistics, because only under this transformation my series become homogeneous in time and additive through time. Ponder on the fact that simple returns are bounded by -1 to understand how it works.
How to use: If I were to simulate, I would first draw log returns, then convert them to simple returns, and then apply the weighting as noob2 highlights.Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)
Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.