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テールリスクパリティは、リスクパリティ概念の拡張であり、テールリスクイベント中のポートフォリオ構成要素の挙動を考慮に入れている。[1] [2] [3]テールリスクパリティアプローチの目標は、経済危機時に投資ポートフォリオを保護し、通常の市場状況ではそのような保護のコストを削減することです。テールリスクパリティフレームワークでは、リスクは予想されるテール損失として定義されます。テールリスクパリティの概念は、ドローダウンパリティに似ています[4]
従来のポートフォリオの分散化は、資産間および資産クラス間の相関関係に依存していますが、これらの相関関係は一定ではありません。[5] [6]資産間および資産クラス間の相関関係はテールリスクイベント時に増加し、100% になる可能性があるため、TRP では、資産クラスを市場のストレス状況下で異なる動作をするバケットに分割しますが、各バケット内の資産は同様に動作します。テールリスクイベント中、資産価格が大幅に下落し、ポートフォリオの大幅なドローダウンが発生する可能性があります。各テールリスクバケット内の資産クラスはテールリスクイベント中に同時に下落し、ポートフォリオコンポーネントのパフォーマンスがマイナスになる期間が重なるため、バケット内での資本の分散化は機能しません。テールリスクバケット間での分散化は、ポートフォリオのドローダウンが小さくなるというメリットを提供し、テールリスク保護の必要性を減らすことができます。
Baitinger、Dragosch、Topalova は、論文「リスク パリティ アプローチを高次モーメントに拡張: 付加価値はあるか?」で、Maillard ら (2010) の古典的なリスク パリティ ポートフォリオ最適化アプローチを拡張して、歪度や尖度などの高次モーメントを組み込むことを提案しています。 [7] 彼らは、歪度や尖度などの高次モーメントを Maillard ら (2010) が開発したリスク パリティ最適化フレームワークに一貫して組み込む方法論を提示しています。[8]これにより、最適化でテール リスクを考慮できます。Baitinger、Dragosch、Topalova による 4 つの実際のデータセットの実証分析では、さまざまな結果が得られています。基礎となるデータに高い非正規性と共依存性がある場合、彼らの高次モーメント リスク パリティ メソッドは、古典的なリスク パリティよりも大幅に優れている傾向があります。しかし、他のデータセットではほとんど付加価値がありません。シミュレーション研究では、高次モーメント メソッドの価値は、データの非正規性と相関の度合いに応じて増加することが確認されています。推論された最適化アプローチは、十分なデータが提供されると、より優れたパフォーマンスを発揮します。
参照
参考文献
- ^ 「テールリスクパリティ入門」（PDF）。
- ^ 「テールリスクパリティ：クラッシュプルーフポートフォリオの探求」2023年11月9日。
- ^ 「リスク・パリティ、テール・リスク・パリティ、そして聖杯分布」（PDF）。
- ^ 「期待ドローダウン・パリティがテールリスクに対処」2014年4月11日。
- ^ 「クロスアセット相関の台頭」（PDF）。
- ^ 「ヘッジファンドと株式市場の相関関係の高まり」。
- ^ Baitinger, Eduard; Dragosch, André; Topalova, Anastasia (2017). 「リスクパリティアプローチをより高いモーメントに拡張する：付加価値はあるか？」The Journal of Portfolio Management . 43 (2): 24–36.
- ^ Maillard, S.; Roncalli, T.; Teïletche, J. (2010). 「均等加重リスク寄与ポートフォリオの特性」.ポートフォリオマネジメントジャーナル. 36 (4): 60–70.