Multiperiod Portfolio Analysis And The Inefficiency Of The Market Portfolio

Gressis, Nicolas; Philippatos, George C.; Hayya, Jack C.

doi:10.1111/j.1540-6261.1976.tb01963.x

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“…Equation (8) demonstrates that as N increases, variance distortion also increases. Equation (8) also shows that if security autocorrelation is limited to the first few lag intervals, as N increases, VDN increases and asymptotically approaches the fixed value indicated by equation (9). Equations (8) and (9) also show that relatively small amounts of autocorrelation can produce substantial levels of variance distortion.…”

Section: Substitutingmentioning

confidence: 93%

“…Equations (8) and (9) show that as the holding period assumption is lengthened, security variance becomes a positive function of security autocorrelation. This effect can be tested by measuring the extent to which the Tobin (non-autocorrelation) model of security variance (equation (2)) is inaccurate.…”

Section: Variance As a Function Of Holding Period Lengthmentioning

confidence: 99%

“…the intervaling assumption used in their observation. These include Tobin (1965), Jensen (1969), Levy (1972), Gressis, Philippatos and Hayya (1976) and Lee and Morimune (1978). Levhari and Levy (1977) have demonstrated that the magnitude of beta depends on the length of the intervaling assumption used in its measurement.…”

mentioning

confidence: 99%

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Autocorrelation, Investment Horizon and Efficient Frontier Composition

Gilster

1979

The Financial Review

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Section: Substitutingmentioning

confidence: 93%

Section: Variance As a Function Of Holding Period Lengthmentioning

confidence: 99%

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Autocorrelation, Investment Horizon and Efficient Frontier Composition

Gilster

1979

The Financial Review

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“…Contrary to the intuition, we draw the conclusion, in term of practical examples, that rebalancing a portfolio does not necessarily improve the efficiency before its maturity. Furthermore, we surprisingly find that rebalancing a portfolio is even inferior to the buy-and-hold strategy when the simple rebalancing strategy supported by Gressis, Philippatos & Hayya [10] is considered, especially when transaction cost is considered. However, the stochastic rebalancing strategy is still superior to the buy-and-hold strategy.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 91%

Comparative Analysis of Multi-period Portfolio Strategies

Xiong

Xiao

2009

2009 International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering

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This paper investigates the multi-period portfolio problem under the framework of Tobin. Specifically, the paper analyzes the optimal two-period portfolio strategy compared with the buy-and-hold strategy, the stochastic rebalancing strategy and the simple rebalancing strategy. According to the result of the practical examples, we find that the unadjusted investment portfolio known as the buy-and-hold strategy, without regard to transaction cost, is superior to the simple rebalancing strategy in the long run. In fact, this is also the case when the transaction cost considered. In addition, the buy-and-hold strategy is inferior to the stochastic rebalancing strategy when the investment risk is considerably high.Keywords-the buy-and-hold strategy;the stochastic rebalancing strategy(or Duan Li's strategy), the simple rebalancing strategy(or Tobin's strategy), non-Tobin's strategy.

show abstract

“…Apesar de vastamente utilizado, o modelo original de média-variância tem recebido críticas desde sua introdução, como em (Gressis et al (1976)) e (Campbell e Viceira (2001)). Recentemente, estas críticas têm se concentrado sobre a utilização da variância como medida de risco na otimização de portfólios, pois ela não considera de forma apropriada a característica de "caudas gordas"de algumas distribuições e por penalizar uniformemente os desvios positivos e negativos, ver (Artzner et al (1999)), (Rockafellar et al (2006)), (Ortobelli et al (2005)) e (Fabozzi et al (2007)).…”

Section: Introductionunclassified

Seleção dinâmica de portfólios em média-variância com saltos Markovianos.

Araújo¹

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DedicatóriaA Jane Araújo Ferreira, minha esposa, pela sua compreensão, incentivo e apoio fundamentais para a conclusão deste trabalho.A minha família, Haroldo Euclides de Araújo, Alice Maria Viriato Araújo, Haroldo E. A. Júnior, Rodrigo V. Araújo e sobrinhos, que mesmo distantes acompanharam e estimularam a realização desta obra.i Agradecimentos Ao Professor Dr. Oswaldo Luiz do Valle Costa pelo que muito me ensinou, pela oportunidade única de desenvolver este trabalho e pela paciência e disponibilidade na orientação desta Tese. A experiência adquirida ao longo do curso de doutorado foi sem dúvida engrandecedora para meu desenvolvimento pessoal e profissional.À Escola Politécnica da USP pela oportunidade de realização do curso de doutorado e a todos os professores do curso pelos ensinamentos transmitidos.Não posso deixar de citar a relevante contribuição do Banco Itaú S.A. pelo incentivo e disponibilização de tempo para realização deste trabalho.ii "There is nothing so disastrous as a rational investment policy in an irrational world ". John Maynard Keynes iii ResumoInvestiga-se, em tempo discreto, o problema multi-período de otimização de carteiras generalizado em média-variância cujos coeficientes de mercado são modulados por uma cadeia de Markov finita. O problema multi-período generalizado de média-variância com saltos Markovianos (P GM V ) é um problema de controle estocástico sem restrição cuja função objetivo consiste na maximização da soma ponderada ao longo do tempo da combinação linear de três elementos: o valor esperado da riqueza do investidor, o quadrado da esperança desta riqueza e a esperança do quadrado deste patrimônio. A principal contribuição deste trabalho é a derivação analítica de condições necessárias e suficientes para a determinação de uma estratégia ótima de investimento para o problema P GM V . A partir deste modelo são derivadas várias formulações de média-variância, como o modelo tradicional cujo objetivo é maximizar o valor esperado da riqueza final do investidor, dado um nível de risco (variância) do portfólio no horizonte de investimento, bem como o modelo mais complexo que busca maximizar a soma ponderada das esperanças da riqueza ao longo do tempo, limitando a perda deste patrimônio em qualquer momento. Adicionalmente, derivam-se formas fechadas para a solução dos problemas citados quando as restrições incidem somente no instante final.Outra contribuição deste trabalho é a extensão do modelo P GM V para a solução do problema de seleção de carteiras em média-variância com o objetivo de superar um benchmark estocástico, com restrições sobre o valor esperado ou sobre a variância do tracking error do portfólio. Por fim, aplicam-se os resultados obtidos em exemplos numéricos cujo universo de investimento são todas as ações do IBOVESPA.iv AbstractIn this work we deal with a discrete-time multi-period mean-variance portfolio selection model with the market parameters subject to Markov regime switching. The multi-period generalized mean-variance portfolio selection model with regime swit...

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Multiperiod Portfolio Analysis And The Inefficiency Of The Market Portfolio

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Autocorrelation, Investment Horizon and Efficient Frontier Composition

Autocorrelation, Investment Horizon and Efficient Frontier Composition

Comparative Analysis of Multi-period Portfolio Strategies

Seleção dinâmica de portfólios em média-variância com saltos Markovianos.

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