| Journal: | ODEON (Bogotá) |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000423362 |
| ISSN: | 1794-1113 |
| Authors: | León, Carlos1 Revéiz, Alejandro2 |
| Institutions: | 1Banco de la República, Bogotá. Colombia 2University of Reading, Reading, Berkshire. Reino Unido |
| Year: | 2011 |
| Number: | 6 |
| Pages: | 247-289 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Frente al énfasis tradicional en la dependencia de corto plazo de los retornos, la dependencia de largo plazo permanece ignorada. Pese a que la literatura financiera provee evidencia de la existencia de memoria de largo plazo, el supuesto de independencia serial subsiste. La cuantificación de la dependencia de largo plazo que presenta este documento se basa en la metodología de rango re-escalado (R/S), que es una metodología popular y robusta diseñada por geofísicos, pero de extenso uso en la literatura financiera. Los resultados coinciden con gran parte de la evidencia previa sobre la presencia de dependencia de largo plazo significativa, particularmente para mercados de tamaño reducido o de poca liquidez, donde la persistencia es su forma más usual. Esta persistencia implica que el rango de posibles valores futuros de una variable es más amplio que aquel que supone el comportamiento aleatorio e independiente de estas. Como una extensión a la literatura financiera sobre R/S, los autores estiman un exponente de Hurst ajustado para estimar de manera adecuada la matriz de covarianza a horizontes de inversión mayores, con lo cual se evita recaer en el supuesto de independencia que subyace en la regla de la raíz cuadrada del tiempo. Ignorar la dependencia de largo plazo en el modelo de optimización de portafolio basado en media-varianza resulta en la subestimación del riesgo; de este modo, al realizar el ajuste propuesto la ponderación de activos con alta (baja) persistencia disminuye (aumenta) al extenderse el horizonte de inversión. Esto mitiga algunas deficiencias típicas de los modelos tradicionales de optimización de portafolio para inversionistas de largo plazo (e.g. bancos centrales, fondos de pensiones), tales como la toma de riesgos excesivos en portafolios de largo plazo, asignaciones extremas, sesgos locales, y la propensión a mantener activos denominados en moneda local exclusivamente |
| English abstract | Whilst emphasis has been given to short-term dependence of financial returns, long-term dependence remains overlooked. Despite the fact than financial literature provides evidence of long-term memory existence, serialindependence assumption prevails. This document’s long-term dependence assessment relies on rescaled range analysis (R/S), a popular and robust methodology designed for Geophysics but extensively used in financial literature. Results correspond to most of the previous evidence of significant longterm dependence, particularly for small and illiquid markets, where persistence is its most common kind. Persistence conveys that the range of possible future values of the variable will be wider than the range of purely random and independent variables. Ahead of R/S financial literature, authors estimate an adjusted Hurst exponent in order to properly estimate the covariance matrix at higher investment horizons, avoiding the traditional independence-reliant square-root-oftime rule. Ignoring long-term dependence within the mean-variance portfolio optimization results in concealed risk taking; conversely, by adjusting for longterm dependence the weight of high (low) persistence risk factors decreases (increases) as the investment horizon widens. This alleviates some wellknown shortcomings of conventional portfolio optimization for long-term investors (e.g. central banks, pension funds and sovereign wealth managers), such as excessive risk taking in longterm portfolios, extreme weights, home bias, and reluctance to hold foreign currency-denominated assets |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Inversiones, Economía descriptiva, Finanzas, Portafolios de inversión, Metodología, Optimización, Estadística, Largo plazo, Dependencia |
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