Enhanced Mean-Variance Portfolios: A Controlled Integration of Quantitative Predictors

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Referenz

Kaiser, L., Veress, A., & Menichetti, M. J. (2014). Enhanced Mean-Variance Portfolios: A Controlled Integration of Quantitative Predictors. Journal of Portfolio Management, 40(4), 28-41. (ABDC_2016: A; ABS: 2; ISI: 0.659; ISI: 0.41; VHB_3: B)

Publikationsart

Artikel in Journal

Abstract

The intuitiveness and practicality of mean-variance portfolios largely depend on the accuracy of moment estimates, which are subject to large estimation errors and are conditional on time. The authors propose a model that accounts for factor dynamics in a Bayesian setting, in which they endogenously derive the effect of estimation accuracy on the posterior distribution from a linear predictive regression model. By doing so, they capture upside return potential for periods of high factor-explained variance, while constraining downside risk for periods of low predictive quality. Results are robust in a simulation and an empirical setting.

Forschung

Quantitatives Investment Management und Portfoliooptimierung
Dissertation, März 2011 bis Februar 2015 (abgeschlossen)

Der Fokus der vorliegend kumulativen Dissertation lässt sich in drei Teilbereiche unterteilen. Die ersten beiden Teile befassen sich mit der Reduzierung von Schätzfehlern in Bezug auf Rendite und ... mehr

Mitarbeiter

Einrichtungen

  • Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, Bank- und Finanzmanagement
  • Banking and Finance
  • Institut für Finance

DOI

http://dx.doi.org/10.3905/jpm.2014.40.4.028