Predicting the Success of Volatility Targeting Strategies:<i>Application to Equities and Other Asset Classes</i>

Perchet, Romain; Carvalho, Raul Leote de; Heckel, Thomas; Moulin, Pierre

doi:10.3905/jai.2016.18.3.021

Cited by 25 publications

(10 citation statements)

References 25 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Inną metodą służącą do kontroli ryzyka inwestycyjnego portfela jest strategia docelowej zmienności. Jej idea polega na dynamicznym dostosowywaniu poziomu alokacji portfela w jego części udziałowej na podstawie prognozowanego poziomu zmienności rynków akcyjnych (Perchet, de Carvalho, Heckel i Moulin, 2015). Kluczowym wyzwaniem w stosowaniu tej metody jest skuteczne prognozowanie przyszłego poziomu zmienności rynków akcyjnych.…”

Section: Zarządzenie Ryzykiem Portfela Inwestycyjnego W Tym Ryzykiem Obsunięcia Kapitałuunclassified

Innowacje finansowe w gospodarce 4.0

2021

View full text Add to dashboard Cite

Osiągnięcia technologiczne i informatyczne gospodarki 4.0 stały się motywacją do wprowadzania na rynku finansowym nowych produktów i usług finansowych oferowanych w świecie cyfrowym i odpowiadających na potrzeby zmieniającego się rynku finansowego. W ten sposób narodziły się innowacje finansowe w gospodarce 4.0. Z jednej strony dają one duże możliwości rozwoju, z drugiej są nowym wyzwaniem, z którym muszą się zmierzyć zarówno instytucje nadzorujące i organizujące ten rynek, jak i jego uczestnicy. W książce dokonano charakterystyki i oceny wybranych innowacji finansowych powstałych dzięki osiągnięciom gospodarki 4.0, której dynamiczny rozwój stał się istotnym elementem obecnych czasów. Autorzy, pracownicy Instytutu Finansów Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, skupili się kolejno na: wykorzystaniu technologii blockchain w finansach, obrocie i opodatkowaniu kryptowalut, emisji cyfrowych tokenów, pozyskiwaniu kapitału za pomocą crowdfundingu z nagrodami, oferowaniu usług w bankowości cyfrowej i za pomocą aplikacji PFM wspierającej zarządzanie domowym budżetem, porównaniu doradcy 2.0 i robodoradcy oraz wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego w budowie i zarządzaniu portfelem inwestycyjnym, a także na zmianach technologicznych w audycie finansowym. Przy tym poszukiwali odpowiedzi na pytanie o to, w którym kierunku podąża współczesny rynek finansowy działający w środowisku nowoczesnych technologii. Odpowiedź tę znaleźli dzięki opartej na najnowszej literaturze przedmiotu charakterystyce i analizie mocnych i słabych stron oraz szans i zagrożeń rozwoju różnych innowacji finansowych. Zachęcamy do sięgnięcia po tę pozycję wszystkie osoby zainteresowane problematyką gospodarki 4.0, szczególnie w aspekcie ekonomicznym i prawnym, podejmujące różnego rodzaju wyzwania związane ze współczesnymi finansami. Mamy nadzieję, że przedstawione przez nas treści pozwolą Czytelnikowi rozwinąć horyzonty i staną się inspiracją do kolejnych żywych dyskusji na temat zmieniającego się świata finansów i przyszłości gospodarki światowej.

show abstract

Section: Zarządzenie Ryzykiem Portfela Inwestycyjnego W Tym Ryzykiem Obsunięcia Kapitałuunclassified

Innowacje finansowe w gospodarce 4.0

2021

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Risk targeting strategies 1 are one such possibility (Bollerslev, Hood, Huss, & Pedersen, 2018;Hocquard, Ng, & Papageorgiou, 2013;Perchet, De Carvalho, Heckel, & Moulin, 2015). A risk targeting strategy controls portfolio risk over time by taking advantage of the negative relationship between risk and return.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The corresponding strategy is known as dynamic proportion portfolio insurance (DPPI). 2 The success of both dynamic tail risk protection strategies strongly depends on the success of forecasting tail risk (Perchet et al, 2015). Given a plethora of available risk models, we contribute to the existing literature on tail risk protection strategies by investigating suitable risk models for timely management of the investment exposure in dynamic tail risk protection strategies.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimating portfolio risk for tail risk protection strategies

Happersberger

Lohre

Nolte

2020

Euro Fin Management

View full text Add to dashboard Cite

We forecast portfolio risk for managing dynamic tail risk protection strategies, based on extreme value theory, expectile regression, copula‐GARCH and dynamic generalized autoregressive score models. Utilizing a loss function that overcomes the lack of elicitability for expected shortfall, we propose a novel expected shortfall (and value‐at‐risk) forecast combination approach, which dominates simple and sophisticated standalone models as well as a simple average combination approach in modeling the tail of the portfolio return distribution. While the associated dynamic risk targeting or portfolio insurance strategies provide effective downside protection, the latter strategies suffer less from inferior risk forecasts, given the defensive portfolio insurance mechanics.

show abstract

“…Risk targeting strategies 1 are one such possibility (Hocquard, Ng, and Papageorgiou, 2013;Perchet, De Carvalho, Heckel, and Moulin, 2015;Bollerslev, Hood, Huss, and Pedersen, 2018). A risk targeting strategy controls portfolio risk over time by taking advantage of the negative relationship between risk and return.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The corresponding strategy is known as dynamic proportion portfolio insurance (DPPI). 2 The success of both dynamic tail risk protection strategies strongly depends on the success of forecasting tail risk (Perchet, De Carvalho, Heckel, and Moulin, 2015). Given a plethora of available risk models, we contribute to the existing literature on tail risk protection strategies by investigating suitable risk models for timely managing the investment exposure in dynamic tail risk protection strategies.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimating Portfolio Risk for Tail Risk Protection Strategies

2018

View full text Add to dashboard Cite

We forecast portfolio risk for managing dynamic tail risk protection strategies, based on extreme value theory, expectile regression, Copula-GARCH and dynamic GAS models. Utilizing a loss function that overcomes the lack of elicitability for Expected Shortfall, we propose a novel Expected Shortfall (and Value-at-Risk) forecast combination approach, which dominates simple and sophisticated standalone models as well as a simple average combination approach in modelling the tail of the portfolio return distribution. While the associated dynamic risk targeting or portfolio insurance strategies provide effective downside protection, the latter strategies suffer less from inferior risk forecasts given the defensive portfolio insurance mechanics.

show abstract

Predicting the Success of Volatility Targeting Strategies:Application to Equities and Other Asset Classes

Cited by 25 publications

References 25 publications

Innowacje finansowe w gospodarce 4.0

Innowacje finansowe w gospodarce 4.0

Estimating portfolio risk for tail risk protection strategies

Estimating Portfolio Risk for Tail Risk Protection Strategies

Contact Info

Product

Resources

About