Several risk measures in portfolio selectionis it wothwhile?

  1. Baixauli Soler, Juan Samuel
  2. Alfaro Cid, Eva
  3. Fernández Blanco, Matilde Olvido
Revista:
Revista española de financiación y contabilidad

ISSN: 0210-2412

Ano de publicación: 2010

Número: 147

Páxinas: 421-444

Tipo: Artigo

DOI: 10.1080/02102412.2010.10779687 DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Outras publicacións en: Revista española de financiación y contabilidad

Obxectivos de Desenvolvemento Sustentable

Resumo

Este articulo aborda el problema de selección de carteras empleando tres medidas de riesgo ampliamente utilizadas: varianza o desviación típica, Valor en Riesgo (VaR) y Valor en Riesgo Condicional (CVaR). Nuestro principal objetivo es evaluar la relevancia de incluir simultáneamente varias medidas del riesgo, dada la complejidad computacional que supone. La principal contribución de este artículo es la propuesta de solución de dos modelos que consideran simultáneamente dos medidas del riesgo muy utilizadas: el modelo de media-varianza-VaR y el modelo media-VaR-CVaR. La inclusión del VaR como uno de los objetivos a minimizar convierte el problema de optimización en no convexo, por lo que el método de resolución propuesto está basado en una heurística muy actual: algoritmo genético multiobjetivo. Nuestros resultados muestran la adecuación del enfoque multiobjetivo para resolver el problema de optimización de carteras y justifica y enfatiza la importancia de emplearlos modelos media-varianza-VaR o media-VaR-CVaR en lugar del modelo media-varianza-CVaR, en el que las dos medidas de riesgo simultáneas resultan redundantes.

€ Ver financiamento

Información de financiamento

* Acknowledgment: We would like to thank the financial support from the Spanish Ministry of Science and Innovation Project ECO2008-02486. ** Corresponding author: J. Samuel Baixauli. Departamento de Organización de Empresas y Finanzas. Universidad de Murcia, Campus de Espinardo, s/n. 80100 Murcia. Correo electrónico: sbaixaul@um.es.

Financiadores

    • ECO2008-02486

Referencias bibliográficas

  • ALEXANDER, G. J.; BAPTISTA, A. M., and YAN, S. 2007. Mean-variance portfolio selection with 'at-risk' constrains and discrete distributions. Journal of Banking and Finance 31:3761-3781.
  • ARTZNER, P.; DELBAEN, F.; ERBER, JM, and HEATH, D. 1999. Coherent measures of risk. Mathematical Finance 9:203-228.
  • BAIXAULI, J. S., and ALVAREZ, S. 2004. Analysis of the conditional stock-return distribution under incomplete specification. European Journal of Operational Research 155:276-283.
  • BAIXAULI-SOLER, J. S.; ALFARO-CID, E., and FERNANDEZ-BLANCO, M. O. 2010. Mean-VaR portfolio selection under real constraints. Computational Economics. DOI: 10.1007/s10614-009-9195-1.
  • BASEL COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION. 2001. The New Basel Capital Accord. Available in http://www.bis.org/(6 junio 2010)
  • BAWA, V. S. 1975. Optimal rules for ordering uncertain prospects. Journal of Financial Economics 2:95-121.
  • COELLO, C. A. 2006. Evolutionary multi-objective optimization: A historical view of the fi eld. IEEE Computational Intelligence Magazine 1:28-36.
  • DUFFIE, D., and PAN, J. 1997. An overview of value-at-risk. Journal of Derivatives 4:7-49.
  • FISBURN, P. C. 1977. Mean-risk analysis with risk associated with below-target returns. American Economic Review 67:116-126.
  • GAIVORONSKI, A. A. and PFLUG, G. 2005. Value-at-risk in portfolio optimization: properties and computational approach. Journal of Risk 7:1-31.
  • GILLI, M.; KËLLEZI, E., and HYSI, H. 2006. A data-driven optimization heuristic for downside risk minimization. Journal of Risk 8:1-18.
  • GOLDBERG, D. 1989. Genetic Algorithms in Searching Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA.
  • HOLLAND, J. H. 1975. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. Ann Arbor.
  • JORION, P. 1996. Value at risk: a new benchmark for measuring derivatives risk. Irwin professional publishing.
  • KONNO, H.; SHIRAKAWA, H., and YAMAZAKI, H. 1993. A mean-absolute deviation-skewness portfolio optimisation model. Annals of Operational Research 45:205-220.
  • KONNO, H., and SUZUKI, K. 1995. A-mean-variance-skewness portfolio optimisation model. Journal of Operations Research Society of Japan 38:173-187.
  • LIM, C.; SHERALI, H. D., and URYASEV, S. 2010. Portfolio optimization by minimizing conditional value-atrisk via nondifferentiable optimization. Computational Optimization and Applications. 46:391-415.
  • MARKOWITZ, H. 1952. Portfolio selection. Journal of Finance 7:7-91.
  • ROCKAFELLAR, R. T., and URYASEV, S. 2000. Optimization of conditional value-at-risk. Journal of Risk 2:21-41.
  • ROCKAFELLAR, R. T., and URYASEV, S. 2002. Conditional value-at-risk for general loss distributions. Journal of Banking and Finance 26:1443-1471.
  • ROMAN, D.; DARBY-DOWMAN, K., and MITRA, G. 2007. Mean-risk models using two risk measures: a multiobjective approach. Quantitative Finance 7:443-458.
  • ZITZLER, E.; LAUMANNS, M., and THIELE, L. 2001. SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm, Technical Report 103. Swiss Federal Institute of Technology.
Fonte de datos: Dialnet