Bef II, 5. óra: Diverzifikált portfolió
Preber si túto prednášku so svojou AI
Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.
Zhrnutie prednášky
Prednáška sa venuje diverzifikácii portfólia pri viacerých aktívach a hľadaniu váh, ktoré minimalizujú rozptyl portfólia. Ide o dynamický prístup s týždenne sa meniacimi váhami, ktorého vstupom sú podmienené rozptyly a kovariancie odhadnuté modelom DCC. Namiesto hrubého skúšania rôznych kombinácií váh stačí invertovať kovariančnú maticu, čím sa váhy minimálne rozptylového portfólia získajú priamo. Postup sa potom predvádza v Matlabe na reálnych dátach z odvetvových akciových portfólií: porovnávajú sa váhy so smerodajnými odchýlkami aktív, pričom záporné váhy (krátke pozície) dostávajú aktíva s najvyššou volatilitou. Nakoniec sa odvádza a programuje vzorec rozptylu portfólia pomocou blokov so súčtom váh a kovariancií.
- - Diverzifikácia cieľom je nájsť váhy viacerých aktív s čo najnižším rozptylom portfólia.
- - Váhy sa môžu dynamicky meniť, napríklad každý týždeň, podľa podmienených rozptylov a kovariancií z modelu DCC.
- - Hrubý postup skúša rôzne váhy a hľadá minimum rozptylu, no je neelegantný.
- - Elegantné riešenie: invertovať kovariančnú maticu a z nej priamo získať váhy minimálne rozptylového portfólia.
- - Záporné váhy znamenajú krátku pozíciu, ktorú dostávajú najvolatilnejšie aktíva.
- - Na výsledné váhy vplývajú nielen smerodajné odchýlky, ale aj vzájomné kovariancie aktív.
- - Rozptyl portfólia sa v Matlabe počíta ako súčet váhových súčinov s kovarianciami, po blokoch.
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
nechodím na prednášky