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yan · 2024年11月01日

为什么说蒙特卡洛模拟表明提出的资产配置有更高的可能性达到收益目标,同时可以保持捐赠基金的购买力?

* 问题详情,请 查看题干

NO.PZ202410250100000502

问题如下:

Discuss two reasons the increased risk profile is appropriate. Justify your response.

选项:

解释:

Reasons to justify the increased risk profile include the following:

a. The board members’ lower return expectations for public equity and f ixed-income asset classes imply that a higher level of risk must be taken to achieve the same level of returns.

b. For a long-horizon institutional investor such as Pell Tech, the ability to tol erate illiquidity creates an opportunity to improve portfolio diversification and expected returns as well as access a broader set of investment strategies. In mean–variance optimization models, the inclusion of illiquid assets in the eligible investment universe might shift the efficient frontier for the portfo lio upward, theoretically resulting in greater efficiency (i.e., higher expected returns will be gained across all given levels of risk).

c. T he portfolio risk profile for the endowment is currently more conservative in comparison to that of peer universities.

d. Smith’s Monte Carlo simulations suggest that the proposed asset allocation has a higher probability of achieving the return target while better preserv ing the purchasing power of the endowment.

为什么说蒙特卡洛模拟表明提出的资产配置有更高的可能性达到收益目标,同时可以保持捐赠基金的购买力?


1 个答案

Lucky_品职助教 · 2024年11月03日

嗨,从没放弃的小努力你好:


同学你好:


这里涉及到的是,MCS方法的特点:


蒙特卡洛模拟是一种通过随机抽样和大量重复计算来模拟复杂系统行为和评估不确定性的统计方法。以应用在多个方面,是由计算机按照设定的递推式发射随机数,产生不同的结果。比如,我们假定某只股票明天的价格Pt=Pt-1+ε,ε是随机扰动项,那么我们可以根据计算机程序发射10000个随机数,就得到10000个明天股票价格Pt,对这10000个价格可以画分布,求均值,求标准差等等。


MCS有一个很重要的特点就是,它可以解决传统MVO方法中,single period framework,或者说是路径依赖的缺陷。

因为我们用传统MVO方法,默认只能得到未来一期的资产配置方案(wi),进而可以得到未来一期的组合收益(∑wiE(Ri))。

用MSC方法可以设定比如第3年末的组合收益公式Rp=△cash flow1+tax1+△cash flow2+tax1+△cash flow2+tax3+ε,

这个公式中的△cash flow,tax,ε都是随机数,那么就可以用计算机来模拟这些随机数的分布,进而得到Rp的分布,这就解决了single period的问题或者说path dependent的问题(最终结果依赖期间的现金流以及tax等等)。

(关于路径依赖)只要计算机足够强大,理论上能模拟出无数条路径来,并且资产在这无数条路径下的现金流状态也能模拟出来;

统计软件会给这些模拟出来的路径一个概率,一条路径下对应一个资产的折现求和现值,每一条路径都有一个概率,无数条路径下的概率求和就可以得到资产的理论现值。

用Monte carlo模拟,就帮我们尽可能“穷尽”所有的路径,然后求出一个基于概率分布的资产价值,这种算法算出来的值更靠谱。


还有就是,在对MCS进行参数设置的时候,可以把Inflation 当做其中的一个参数,那在开始模拟后,所有的结果都会通胀的影响,所以可以保持捐赠基金的购买力。

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努力的时光都是限量版,加油!

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