| Journal: | Revista mexicana de economía y finanzas nueva época REMEF |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000494365 |
| ISSN: | 2448-6795 |
| Authors: | Avellaneda, Marco1 |
| Institutions: | 1New York University, Courant Institute of Mathematical Sciences, Nueva York. Estados Unidos de América |
| Year: | 2020 |
| Season: | Ene-Mar |
| Volumen: | 15 |
| Number: | 1 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Es ampliamente conocido que los factores de riesgo comunes derivados del PCA más allá de la primera eigenportafolio son generalmente difíciles de interpretar y, por lo tanto, de utilizar en la gestión práctica de la cartera. Exploramos un enfoque alternativo (HPCA) que hace un fuerte uso de la partición del mercado en sectores. Demostramos que este enfoque no conduce a la pérdida de información con respecto al PCA en el caso de la renta variable (constituidos por el S&P 500) y también que los factores comunes asociados admiten interpretaciones simples. El modelo también se puede utilizar en mercados en los que los sectores tienen información asincrónica de precios, como single-name swaps de incumplimiento de crédito, generalizando las obras de Cont y Kan (2011) e Ivanov (2016) |
| English abstract | It is widely known that the common risk-factors derived from PCA beyond the first eigenportfolio are generally difficult to interpret and thus to use in practical portfolio management. We explore an alternative approach (HPCA) which makes strong use of the partition of the market into sectors. We show that this approach leads to no loss of information with respect to PCA in the case of equities (constituents of the S&P 500) and also that the associated common factors admit simple interpretations. The model can also be used in markets in which the sectors have asynchronous price information, such as single-name credit default swaps, generalizing the works of Cont and Kan (2011) and Ivanov (2016) |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Econometría, PCA jerárquico, Administración de inversiones, Rendimiento financiero |
| Keyword: | Econometrics, Hierarchical PCA, Investment management, Financial return |
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