Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Model and Portfolio Allocation

• Autorzy: Anna Pajor

Warianty tytułu

Bayesowska analiza modelu zmienności stochastycznej w optymalizacji portfela

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

W artykule przedstawiono model zmienności stochastycznej, oparty na dekompozycji Choleskiego. Następnie model SV oraz podejście Bayesowskie zostało wykorzystane do modelowania zmienności dwuwymiarowych finansowych szeregów czasowych oraz budowy optymalnego portfela walutowego. Rozważono hipotetyczny portfel, w skład którego wchodzą złotówkowe kursy dwóch walut: dolara amerykańskiego i marki niemieckiej. W procesie optymalizacji portfela wykorzystano predyktywny rozkład stóp zwrotu oraz predyktywny rozkład macierzy warunkowych kowariancji, uzyskany w rozważanym modelu MSV za pomocą metod Monte Carlo (MCMC). (abstrakt oryginalny)

EN

In this paper we present the multivariate stochastic volatility model based on the Cholesky decomposition. This model and the Bayesian approach is used to model bivariate daily financial time series and construct an optimal portfolio. We consider the hypothetical portfolios consisted of two currencies that were most important for the Polish economy: the US dollar and the German mark. In the optimization process we used the predictive distributions of future returns and the predictive covariance matrix obtained from the MSV model. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Procesy zmienności stochastycznej; Modele stochastyczne; Wnioskowanie bayesowskie; Portfel inwestycyjny; Metoda Monte Carlo

EN

Stochastic Volatility Processes; Stochastic models; Bayesian inference; Investment portfolio; Monte Carlo method

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2005
• Tom: 192 Issues in Modeling, Forecasting and Decision-making in Financial Markets
• Strony: 229-249

Twórcy

autor

Anna Pajor

• Cracow University of Economics, Poland

Bibliografia

• Aguilar, O. and West, M. (2000), "Bayesian Dynamic Factor Models and Portfolio Allocation", Journal of Business and Economic Statistics, 18.
• Elton, J. E. and Gruber, M. J. (1991), Modern Portfolio Theory and Investment Analysis, New York: John Wiley & Sons Inc.
• Gamerman, D. (1997), Markov Chain Monte Carlo. Stochastic Simulation for Bayesian Inference, London: Champan & Hali.
• Harvey, A. C., Ruiz, E. and Shephard, N. G. (1994), "Multivariate Stochastic Variance Model", Review of Economic Studies, 61.
• Jacąuier, E., Polson, N. and Rossi, P. (1994), "Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Models", (with discussion), Journal of Business and Economic Statistics, 12.
• Jacąuier, E., Polson, N. and Rossi, P. (1995), Model and Prior for Multivariate Stochastic Volatility Models (technical report), University of Chicago, Graduate School of Business.
• Jacąuier, E., Polson, N. and Rossi, P. (1999), "Stochastic Volatility: Univariate and Multivariate Extensions", Montreal: Cahiers Cirano, Centre Interuniversitaire de Recherche en Analyse des Organisations.
• Markowitz, H. M. (1959), Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, New York: John Wiely & Sons Inc.
• Nardari, F. and Scrugss, J. T. (2003), "Analysis of Linear Factor Models with Multivariate Stochastic Volatility for Stock and Bond Returns", EFA: Annual Conference Paper, 668, http://ssrn.com/abstract = 423980.
• Osiewalski, J. and Pipien, M. (2004), "Bayesian Comparison of Bivariate ARCH-Type Models for the Main Exchange Rates in Poland, Journal of Econometrics, 120 (forthcoming).
• Pajor, A. (2003), Procesy zmienności stochastycznej w Bayesowskiej analizie finansowych szeregów czasowych (Stochastic Volatility Processes in Bayesian Analysis of Financial Time Series), Cracow: Cracow of University of Economics.
• Pitt, M. K. and Shephard, N., (1999), "Time-Varying Covariances: A Factor Stochastic Volatility Approach", Bayesian Statistics, 6 (J. M. Bernardo, J. O. Berger, A. P. Dawid and A. F. M. Smith, eds.), Oxford University Press.
• Polson, N. G. and Tew, B. N. (2000), "Bayesian Portfolio Selection: An Empirical Analysis of the S&P500 Index 1970-1996", Journal of Business and Economic Statistics, 2.
• Tanner, M. T. and Wong, W. (1987), "The Calculation of Posterior Distributions by Data Augmentation", Journal of the American Statistical Association, 82.
• Tsay, R. S. (2002), Analysis of Financial Time Series. Financial Econometrics, New York: John Wiley & Sons Inc.
• Winkler, R. L. and Barry, C. B. (1975), "A Bayesian Model for Portfolio Selection and Revision", Journal of Finance, 30.