Odporne macierze kowariancji w konstrukcji portfela

• Autorzy: Bartosz Kaszuba

Warianty tytułu

Robust Covariance Matrix Estimation in Portfolio Structure

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Założenia klasycznych metod statystycznych wykorzystywanych w teorii portfela zazwyczaj nie są spełnione (np. rozkład stóp zwrotu nie jest rozkładem normalnym), dlatego wskazane jest poszukiwanie alternatywnych metod, których założenia będą spełnione w praktyce. Takimi metodami mogą być metody odporne. Celem artykułu jest zaprezentowanie odpornych macierzy kowariancji, opisanie ich podstawowych właściwości oraz metod wyznaczania. Dodatkowo w artykule przeprowadzono analizę możliwości i zasadności zastosowania macierzy odpornych w praktyce.(abstrakt oryginalny)

EN

The assumptions of the classical statistical methods used in the portfolio theory are usually not met (e.g. the distribution of rates of return is not a normal distribution), thus it is advisable to seek alternative methods, the assumptions of which would always be met. Robust methods can be such an alternative. The рифове of the article is to present robust covariance matrixes, describe their basic properties and methods of defining. Additionally, the article features an analysis of possibility and legitimacy of applying robust matrixes in practice.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Portfel akcji; Macierz kowariancji; Estymatory

EN

Equity portfolios; Covariance matrix; Estimators

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2010
• Tom: 17
• Numer: nr 107 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 526--534

Twórcy

autor

Bartosz Kaszuba

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Agullo J., Exact iterative computation of the multivariate minimum volume ellipsoid estimator with a branch and bound algorithm, Proceedings of the 12th Symposium in Computational Statistics (COMPSTAT 12), 1996.
• Butler R.W., Davies P.L., Jhun M., Asymptotics for the minimum covariance determinant estimator, "The Annals of Statistics" 1993, 21.
• Davies P.L., The asymptotics of Rousseeuw's minimum volume ellipsoid estimator, "The Annals of Statistics" 1992, 20.
• Fabozzi F.J., Kolm P.N., Pachamanova D., Focardi S., Robust Portfolio Optimization and Management, Hoboken, John Wiley & Sons, NJ 2007.
• Filzmoser P., Maronna R., Werner M., Outlier identification in high dimensions, Computational Statistics and Data Analysis" 2008 vol. 52.
• Gnanadesikan R., Kettenring J.R., Robust estimates, residuals, and outlier detection with multires-ponse data, Biometrics 1972 28.
• Huber P.J., Ronchetti E. M., Robust Statistics, Wiley Series in Probability and Statistics. 2. Edition, 2009.
• Jajuga K., Melody ekonometryczne i statystyczne w analizie rynku kapitałowego, AE, Wrocław 2000.
• Kaszuba В., Odporne metody konstrukcji portfela wieloskładnikowego, Taksonomia 16, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, UE, Wrocław 2009.
• Kent J.T., Tyler D.E., Regularity and uniqueness for constrained m-estimates and redescending m-estimates, "The Annals of Statistics" 2001 vol. 29, no 1.
• Kent J.T., Tyler D.E., Constrained M-estimation for multivariate location and scatter, "The Annals of Statistics" 1996 vol. 24, no 3.
• Lopuha H.P., Rousseeuw P.J., Breakdown points of affine equivariant estimators of multivariate location and covariance matrices, "The Annals of Statistics" 1991 no 19.
• Markowitz H.M., Mean-variance analysis in portfolio choice and capital markets, "Journal of Finance" 1952 no 7.
• Maronna R., Martin R., Yohai V., Robust Statistics: Theory and Methods, John Wiley 2006.
• Maronna R., Zamar R., Robust estimates of location and dispersion for high-dimensional data sets, "Technometrics" 2002 no 44 (4).
• Rocke D.M., Robustness properties of S-estimators of multivariate location and shape in high dimension, "Annals of Statistics" 1996 no 24.
• Rousseeuw P.J., Multivariate estimation with high breakdown point, "Mathematical Statistics and Applications" 1985 vol. B.
• Rousseeuw P.J., van Dricssen K., A fast algorithm for the minimum covariance determinant estimator, Technometrics 1999 vol. 41, no 3.
• Rousseeuw P.J., van Zomercn B.C., Unmasking multivariate outliers and leverage points, "Journal of the American Statistical Association" 1990 no 85.
• Rousseeuw P.J., Least median of squares regression, "Journal of the American Statistical Association" 1984 no 79.