Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Risk-Constrained Kelly Portfolios Under Alpha-Stable Laws

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F20%3A10423252" target="_blank" >RIV/00216208:11320/20:10423252 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=4.7Z8HKezK" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=4.7Z8HKezK</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10614-019-09913-y" target="_blank" >10.1007/s10614-019-09913-y</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Risk-Constrained Kelly Portfolios Under Alpha-Stable Laws

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper provides a detailed framework for modeling portfolios, achieving the highest growth rate under risk constraints such as value at risk (VaR) and expected shortfall (ES) in the presence of alpha-stable laws. Although the maximization of the expected logarithm of wealth induces outperforming any other significantly different strategy, the Kelly criterion implies larger bets than a risk-averse investor would accept. Restricting the Kelly optimization by spectral risk measures, the authors provide a generalized mapping for different measures of growth and risk. Analyzing over 30 years of S&amp;P 500 returns for different sampling frequencies, the authors find evidence for leptokurtic behavior for all respective sampling frequencies. Given that lower sampling frequencies imply a smaller number of data points, this paper argues in favor of alpha-stable laws and its scaling behavior to model financial market returns for a given horizon in an i.i.d. world. Instead of simulating from the class of elliptically alpha-stable distributions, a semiparametric scaling approximation, based on hourly NASDAQ data, is proposed. Our paper also uncovers that including long put options into the portfolio optimization, improves portfolio growth for a given level of VaR or ES, leading to a new Kelly portfolio providing the highest geometric mean.

  • Název v anglickém jazyce

    Risk-Constrained Kelly Portfolios Under Alpha-Stable Laws

  • Popis výsledku anglicky

    This paper provides a detailed framework for modeling portfolios, achieving the highest growth rate under risk constraints such as value at risk (VaR) and expected shortfall (ES) in the presence of alpha-stable laws. Although the maximization of the expected logarithm of wealth induces outperforming any other significantly different strategy, the Kelly criterion implies larger bets than a risk-averse investor would accept. Restricting the Kelly optimization by spectral risk measures, the authors provide a generalized mapping for different measures of growth and risk. Analyzing over 30 years of S&amp;P 500 returns for different sampling frequencies, the authors find evidence for leptokurtic behavior for all respective sampling frequencies. Given that lower sampling frequencies imply a smaller number of data points, this paper argues in favor of alpha-stable laws and its scaling behavior to model financial market returns for a given horizon in an i.i.d. world. Instead of simulating from the class of elliptically alpha-stable distributions, a semiparametric scaling approximation, based on hourly NASDAQ data, is proposed. Our paper also uncovers that including long put options into the portfolio optimization, improves portfolio growth for a given level of VaR or ES, leading to a new Kelly portfolio providing the highest geometric mean.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GX19-28231X" target="_blank" >GX19-28231X: Dynamické modely pro digitální finance</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Computational Economics

  • ISSN

    0927-7099

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    55

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    26

  • Strana od-do

    801-826

  • Kód UT WoS článku

    000519585100003

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85071274681