Robust methods in portfolio theory
Robustní metody v teorii portfolia
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/83128Identifikátory
SIS: 163177
Kolekce
- Kvalifikační práce [11196]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Večeř, Jan
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
5. 9. 2016
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Dobře
Klíčová slova (česky)
robustní metody, výběr portfolia, míry rizika, conditional value-at-riskKlíčová slova (anglicky)
robust methods, portfolio selection, risk measures, conditional value-at-risk01 Abstrakt: Práca sa zaoberá robustnými metódami v teórii portfólia. Sú popísané rôzne miery rizika, ktoré sa využívajú pri optimalizácii portfólia, a na základe popísaných mier sú sformulované odpovedajúce optimalizačné úlohy. Analytické riešenie problému robustnej optimalizácie portfólia je uvedené pre miery rizika lower partial moments (LPM), value-at-risk (VaR) a conditional value-at-risk (CVaR). Práca popisuje aplikácie worst-case conditional value- at-risk (WCVaR) v oblasti finančného manažmentu, pričom sú detailnejšie skúmané a popísané minimalizačné úlohy za predpokladu zmiešaného rozdelenia, "box" neistoty a "ellipsoidal" neistoty. V závere práce sú prezentované výsledky numerickej štúdie na reálnych dátach z finančného trhu.
01 Abstract: This thesis is concerned with the robust methods in portfolio theory. Different risk measures used in portfolio management are introduced and the corresponding robust portfolio optimization problems are formulated. The analytical solutions of the robust portfolio optimization problem with the lower partial moments (LPM), value-at-risk (VaR) or conditional value-at-risk (CVaR), as a risk measure, are presented. The application of the worst-case conditional value-at-risk (WCVaR) to robust portfolio management is proposed. This thesis considers WCVaR in the situation where only partial information on the underlying probability distribution is available. The minimization of WCVaR under mixture distribution uncertainty, box uncertainty, and ellipsoidal uncertainty are investigated. Several numerical examples based on real market data are presented to illustrate the proposed approaches and advantage of the robust formulation over the corresponding nominal approach.