Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain
Оптимизация инвестиционного портфеля для максимизации прибыли при минимизации риска является конечной целью для инвесторов и их консультантов. Однако не существует установленного пути, и проблемы возникают всегда. Одним из таких ограничений является проблема высокой размерности и малой выборки (HDSS). HDSS относится к портфелю с большим количеством активов, но малым количеством исторических данных, что приводит к ненадежной оптимизации портфеля и, как следствие, к слабой инвестиционной эффективности.
В недавно опубликованном исследовании Чанака Эдирисингхе, доктор философии, Кей и Джексон Тай '72 старший профессор количественных финансов из Политехнического института Ренсселера, совместно с Джаэхваном Чонгом, доктором философии, доцентом Рэдфордского университета, разработали метод, основанный на данных, для улучшения выбора портфеля в контексте HDSS. Эта работа опубликована в выпуске Журнал управления портфелем, в честь «отца современной теории портфеля» и лауреата Нобелевской премии Гарри Марковица.
Многие портфели используют оптимизацию средней дисперсии (MV), что часто приводит к чрезмерному риску и фрагментации портфеля. Чтобы обойти это, Эдирисингхе и Чон использовали контроль мощности для ограничения количества активов, а также ограничение кредитного плеча для контроля объема заимствований или коротких продаж, чтобы помочь минимизировать риск. Они также использовали ограничения нормы для эффективного управления позициями активов. Наконец, они использовали перекрестную проверку для улучшения производительности портфеля при применении к новым, ранее невиданным данным. Затем они протестировали свой подход.
«Мы провели исследование с использованием больших наборов акций из индекса S&P 500», — сказал Эдирисингхе. «Наша методология выбора разреженного портфеля с контролируемым кредитным плечом значительно улучшила производительность портфеля. Результат — большая управляемость и сниженный риск».
«Подход профессора Эдирисингхе продвигает оптимизацию портфеля», — сказал Лиад Вагман, доктор философии, декан Школы менеджмента Lally при Ренсселере. «Интеграция контроля разреженности и кредитного плеча в рамках управляемой данными структуры приводит к более эффективным портфелям».
Дополнительная информация: Чанака Эдирисинге и др., Выбор разреженного портфеля на основе данных с учетом среднего и дисперсии при управлении кредитным плечом, Журнал управления портфелями (2024). DOI: 10.3905/jpm.2024.50.8.196
Предоставлено Политехническим институтом Ренсселера
