Covariance Prediction in Large Portfolio Allocation

Autor(es)

Trucios, Carlos ^[1] ; Zevallos, Mauricio ^[2] ; Hotta, Luiz K. ^[2] ; Santos, Andre A. P. ^{[3, 4]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Sao Paulo Sch Econ, FGV, BR-01332000 Sao Paulo - Brazil

^[2] Univ Estadual Campinas, Dept Stat, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil

^[3] Univ Carlos III Madrid, Santander Big Data Inst UC3M, Getafe 28903 - Spain

^[4] Univ Fed Santa Catarina, Dept Econ, BR-88040970 Florianopolis, SC - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: ECONOMETRICS; v. 7, n. 2 JUN 2019.
• Citações Web of Science: 1

Resumo

Many financial decisions, such as portfolio allocation, risk management, option pricing and hedge strategies, are based on forecasts of the conditional variances, covariances and correlations of financial returns. The paper shows an empirical comparison of several methods to predict one-step-ahead conditional covariance matrices. These matrices are used as inputs to obtain out-of-sample minimum variance portfolios based on stocks belonging to the S\&P500 index from 2000 to 2017 and sub-periods. The analysis is done through several metrics, including standard deviation, turnover, net average return, information ratio and Sortino's ratio. We find that no method is the best in all scenarios and the performance depends on the criterion, the period of analysis and the rebalancing strategy. (AU)

• Processo FAPESP: 16/18599-4 - Modelagem e previsão da volatilidade para dados financeiros de alta dimensão
• Beneficiário: Carlos Cesar Trucios Maza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 18/03012-3 - Técnicas dinâmicas robustas de redução de dimensão para volatilidades
• Beneficiário: Carlos Cesar Trucios Maza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 13/00506-1 - Séries temporais, ondaletas e análise de dados funcionais
• Beneficiário: Pedro Alberto Morettin
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 18/04654-9 - Séries temporais, ondaletas e dados de alta dimensão
• Beneficiário: Pedro Alberto Morettin
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático