Bef II, 2. óra: aktív portfoliók, béta stratégiák, VaR(1%), GARCH
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 aktívnym investičným stratégiám, konkrétne stratégii založenej na beta koeficiente (tzv. Smart Beta). Lektor vysvetľuje výpočet bety ako podielu kovariancie aktíva s trhovým portfóliom a rozptylu trhového portfólia. Na vlastnom časovom rade „Evil Portfolio“ (zbrojárske, ropné a ďalšie kontroverzné firmy, ako trhové portfólio slúži S&P 500) postupne v Matlabe načíta dáta, vypočíta logaritmické výnosy a odhadne podmienenú variančno-kovariančnú maticu modelom DCC-GARCH. Z poslednej stĺpca tejto matice, vydelenej rozptylom trhu, potom pre každý deň a každé z 7 aktív počíta bety. Ďalším krokom bude určenie aktíva s minimálnou a maximálnou betou a stratégia prepínania medzi nimi podľa signálu VaR(1 %) na S&P 500.
- - Smart Beta stratégia: pri priaznivom trhu sa kupuje aktívum s najvyššou betou, pri nepriaznivom s najnižšou.
- - Beta sa počíta ako kovariancia aktíva s trhovým portfóliom delená rozptylom trhového portfólia.
- - Dáta tvorí časový rad „Evil Portfolio“ od roku 2006, trhovým portfóliom je S&P 500.
- - Logaritmické výnosy sú problematické pri záporných výnosoch, preto treba ošetriť dáta.
- - Podmienená variančno-kovariančná matica sa odhaduje modelom DCC-GARCH (Engle, Nobelova cena 2003) s oneskorením P = Q = 1.
- - Dennú betu každého aktíva získame z poslednej stĺpca trojrozmernej matice H_t vydelením rozptylom trhu.
- - Nasleduje určenie aktív s min. a max. betou a prepínanie medzi nimi podľa signálu VaR(1 %) na S&P 500.
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
nechodím na prednášky