Metadaten







Promotionsordnung


PromO07

Kumulative Dissertation


nein

Titel


Portfolio Risk Forecasting - On the Predictive Power of Multivariate Dynamic Copula Models

Titel (englisch)



Autor/Autorin


Aepli, Matthias Daniel

2. Autor/Autorin



Geburtsdatum


11.07.1977

Geburtsort



Matrikelnummer


06681522

Schlagwörter (GND)


Kopula; Risikoanalyse; Risikomanagement; Risikomass; Value at Risk; Portfoliomanagement; Prognose; Monte-Carlo-Simulation; Multivariate Analyse

DDC (Dewey Decimal Classification)


Wirtschaft - 330

Freie Stichwörter (deutsch)


Multivariate Copulas; Asymmetrische Copulas; Dynamische nichtlineare Dependenzmodelle; Regime-Switching Copulas; Dynamische Copulas; Portfoliorisiko Vorhersage; Backtesting Verfahren

Freie Stichwörter (englisch)


Multivariate Copulas; Asymmetric Copulas; Dynamic Nonlinear Dependency Models; Regime Switching Copulas; Dynamic Mixture Copulas; Portfolio Risk Forecasting; Backtesting

Kurzfassung


Umfangreiche empirische Evidenz weist darauf hin, dass die Dependenzstruktur zwischen Finanzvariablen weder symmetrisch, noch zeitstabil ist. Dies lässt vermuten, dass Portfoliorisiko Vorhersagen unter Vernachlässigung von Asymmetrien und zeitlichen Variationen der Interdependenz irreführend sind.
Diese Dissertation untersucht, wie sich diese Charakteristiken, wenn modelliert mit multivariaten Copula Modellen, auf die Passgenauigkeit und Vorhersagekraft der Modelle auswirken, wenn letztere zur Risikoprognose von multidimensionalen Portfolios eingesetzt werden. Zu diesem Zweck werden univariate Modelle, welche die Asymmetrien in der Volatilitäten und Randverteilungen abbilden, sowohl mit symmetrischen als auch asymmetrischen Copulas verbunden. Um die Adäquanz der Modelle für Portfolios mit unterschiedlichen Ausprägungen zu untersuchen, werden sie zur Prädiktion der Renditen eines Aktienportfolios, eines Rohstoff-Futures-Portfolios und eines Portfolios aus verschiedenen Anlageklassen eingesetzt. Zur Erweiterung der beschränkten Auswahl an multivariaten Copulas, werden skalierbare Copulas in Konvexkombinationen verbunden. Um der Zeitinstabilität in den Interdependenzen der Portfoliobestandteile Rechnung zu tragen, werden Regime-Switching- und volldynamische Copulas konstruiert. Die Modelle werden zur Vorhersage der einwöchigen Portfoliorenditen verwendet, deren Genauigkeit in einem 15 Jahre überspannenden Testverfahren überprüft und mit besonderem Fokus auf die Performance während der Finanzkrise analysiert wird.
Insgesamt zeigt sich, dass die Voraussagen für das untere Ende der Rendite-Verteilung der volldynamischen asymmetrischen Copula Modelle sowohl denjenigen der statischen, als auch der Regime-Switching-Modelle überlegen sind.

Kurzfassung (englisch)


A large body of empirical evidence suggests that the dependence structure between financial variables is neither symmetric nor time-stable. Consequentially, forecasts of portfolio risks which neglect asymmetries and time variation in the interdependence of portfolio constituents might yield misleading results.
This thesis investigates the impact of modeling such asymmetries and time variations by means of multivariate copulas firstly with regards to in-sample fit and secondly with regards to predictive power when employed to forecast the return distribution of multi-dimensional portfolios. To this end, univariate models which capture asymmetries in volatility and distribution are linked by both symmetric and asymmetric copula models to forecast the risk of investment portfolios. In order to investigate the adequacy of the models for portfolios with different risk/return characteristics, they are applied to an equity index portfolio, a portfolio of commodity futures indices and a multi asset classes index portfolio. To broaden the limited choice of multivariate copulas, scalable copulas are combined into mixture models. To account for time variation in the interdependencies of the portfolio constituents, regime switching and fully dynamic multivariate copulas are constructed. The models are employed in a comprehensive backtesting procedure covering out-of-sample one-week forecasts over 15 years and their predictive power is analyzed. A particular emphasis in the analysis is put on the models' performance during the last financial crisis. Overall, it is found that fully dynamic asymmetric copula models provide superior predictions for the lower tail of the portfolios' return distributions compared to both static and regime switching alternatives.

Universität


Universität St.Gallen

Referent/Referentin


Frauendorfer, Karl (Prof. Dr.)

Korreferent/Korreferentin


Füss, Roland (Prof. Dr.)

Erweitertes Diss. Komitee



Fachgebiet


Betriebswirtschaftslehre (PMA)

Sprache


ENG

Promotionstermin (dd.mm.yyyy)


16.02.2015

Erstellungsjahr (yyyy)


2015

Dokumentart


Dissertation

Format


PDF

Dissertationsnummer


4322

Quelle



PDF-File


dis4322.pdf

Dokumentverknüpfung


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letzte Änderung: 01/08/2015 - Allgemeine rechtliche Informationen - Datenschutz [ Nach oben ]