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考拉 · 2023年12月24日

为什么会过度分散更风险的资产?

NO.PZ2022122801000026

问题如下:

Remington and Montgomerydiscuss with Winfeld some alternative asset allocation models that she may wishto consider, including resampled mean–variance optimization (resampling).Remington explains that resampling combines mean–variance optimization (MVO)with Monte Carlo simulation, leading to more diversified asset allocations. Montgomerycomments that resampling, like other asset allocation models, is subject tocriticisms, including that risker asset allocations tend to be under-diversifiedand the asset allocations inherit the estimation errors in the original inputs.

In Remington andMontgomery’s discussion with Winfeld on resampling, Montgomery’s comment ismost likely:

选项:

A.

correct.

B.

incorrect regarding estimation errors.

C.

incorrect regarding diversification of asset allocations.

解释:

Montgomery’s comment about the criticisms of resampling is incorrect regarding diversification of asset allocations. Risker asset allocations are over-diversified, not under-diversified. The comment is correct with regard to estimation errors because the asset allocations do inherit the estimation errors in the original inputs.

为什么会过度分散更具有风险的资产?为什么这是resampled MVP 的缺点?

1 个答案

lynn_品职助教 · 2023年12月25日

嗨,努力学习的PZer你好:


为什么会过度分散更具有风险的资产?为什么这是resampled MVP 的缺点?


Resampling是通过Monte Carlo Simulation扩大的数据规模,然后画出来了很多条有效前沿(simulated frontiers),最后在很多条有效前沿里取均值。但因为重复抽样、重复统计的次数太多了,为了充分分散化甚至重复画了很多次有效前沿,但导致的结果反而没有经济学意义。


over-diversified 过度分散化是Resampling的缺点之一。是下图中缺点中第二项,不是对风险资产的配置增加哈,而是会形成concave “bumps”,且各类资产都有可能被纳入,导致出现各种类型的风险更大的风险资产。


是因为某些有效前沿虽然统计学上成立,却不具有经济学的意义,会形成下图Criticisms中提到的(1)concave “bumps”。


正常情况下,有效前沿是向上倾斜的一条曲线,虽然表现为concave,但是风险增加,收益是增加的。


而concave bump 指的是风险增加,收益反而减小了,体现在图中就是曲线弯过头了,下图中蓝色部分。长的跟肿块一样,所以比较形象地称为 bumps problem



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努力的时光都是限量版,加油!