Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Statistical arbitrage dynamics is driven by a stationary, autoregressive process known as mispricing. This process approximates the value in time of a portfolio weighted equally to the elements of a cointegration vector of the log-prices processes of related instruments. Statistical arbitrage involves taking either long or short positions on a portfolio according to predictions of mispricing. This paper offers a theoretical analysis of cointegration testing under the conditional heteroscedasticity of the innovations process. Cointegration testing is used in the procedure of searching for the log-price processes of the related instruments that will form a statistical arbitrage portfolio. We also investigate dynamic characteristics of the mispricing process, which is a linear combination (cointegration vector elements are coefficients of it) of related log-prices processes for which the (T)VECM-MGARCH model class is assumed. Under this model assumptions making precise predictions on mispricing process based on past realizations are difficult. This paper can be treated as a starting point for an empirical analysis of statistical arbitrage portfolio construction. Reference is made to theory to describe the challenges which can be faced in constructing a statistical arbitrage portfolio based on cointegration, in modelling the dynamics of mispricing, and in prediction where the innovation process is conditionally heteroscedastic.
PL
Rozpatrywana w ramach strategii arbitrażu statystycznego dynamika procesu odchyleń od równowagi (mispricing process) ma charakter autoregresyjnego procesu stacjonarnego. Proces ten reprezentuje w przybliżeniu wartość w czasie portfela z wagami odpowiadającymi elementom wektora kointegracyjnego dla procesów logarytmów cen powiązanych instrumentów. Strategia polega na zajmowaniu długich bądź krótkich pozycji na wspomnianym portfelu na podstawie prognoz dotyczących kształtowania się procesu odchyleń od równowagi. W artykule przeprowadzono na gruncie teoretycznym analizę dotyczącą testowania kointegracji w przypadku warunkowej heteroskedastyczności procesów innowacji. Testy kointegracji wykorzystywane są w procedurze poszukiwania powiązanych procesów logarytmów cen instrumentów, które będą tworzyć portfel arbitrażu statystycznego. W pracy rozważano także charakter dynamiki procesu odchyleń od równowagi, będącego liniową kombinacją (elementy wektora kointegracji są jej parametrami) powiązanych procesów logarytmów cen, dla których zakłada się, że są generowane przez klasę modeli (T)VECM-GARCH. Przy takich założeniach dotyczących modelu procesów stawianie precyzyjnych prognoz dotyczących dynamiki procesu odchyleń od równowagi na podstawie przeszłych realizacji jest utrudnione. Praca może być punktem wyjścia do analiz empirycznych dotyczących konstrukcji portfela arbitrażu statystycznego. Wykorzystując rozważania teoretyczne, wskazuje się problemy, które można napotkać w badaniach empirycznych dotyczących konstrukcji opartej na kointegracji strategii arbitrażu statystycznego oraz modelowania i prognozowania procesu odchyleń od równowagi w przypadku warunkowej heteroskedastyczności procesu innowacji.
|
|
nr 2
149-172
EN
In this paper we compare two matrix estimators of multivariate scatter – the minimal covariance determinant estimator MCD with a new proposal an estimator minimizing an incongruence criterion PCS in a context of their applications in economics. We analyze the estimators using simulation studies and using empirical examples related to issues of portfolio building. In a decision process we often make use of multivariate scatter estimators. Incorrect value of these estimates may result in financial losses. In this paper we compare two robust multivariate scatter estimators – MCD (minimum covariance determinant) and recently proposed PCS (projection congruent subset), which are affine equivariant and have high breakdown points. In the empirical analysis we make use of them in the procedure of weights setting for minimum vari ance and equal risk contribution (ERC) portfolios.
PL
W artykule porównujemy dwa macierzowe estymatory wielowymiarowego rozrzutu – estymator minimalnego wyznacznika macierzy kowariancji MCD z nową propozycją estymatora minimalizującego kryterium inkongruencji PCS w kontekście ich zastosowań w finansach. Przedstawiamy zasadnicze idee leżące u podłoża rozpatrywanych estymatorów. Analizujemy je za pomocą symulacji oraz za pomocą przykładów empirycznych dotyczących konstruowania portfeli inwestycyjnych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.