Stability of Entropic Risk Measures

Autore:  Jacopo Maria Ricci
Editore: RomaTrE-Press
Data di pubblicazione: giugno 2024
Pagine: 30
ISBN: 979-12-5977-330-2
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Abstract

L'errore di stima è un tema cruciale che riguarda la selezione di portafoglio. La maggior parte degli studi concerne le misure di rischio più famose, quali la varianza, il Mean Absolute Deviation (MAD), e il Conditional Value-at-Risk (CVaR). D'altro canto, al momento, non sembrano esserci studi riguardanti la stabilità di misure di rischio entropiche quali l'Entropic Value-at-Risk (EVaR) e il Relativistic Value-at-Risk (RLVaR). Utilizzando dati sia simulati sia storici, abbiamo trovato che, mentre l'EVaR e il CVaR manifestano un profilo di stabilità simile, il RLVaR è molto più sensibile al rumore.

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L'errore di stima è un tema cruciale che riguarda la selezione di portafoglio. La maggior parte degli studi concerne le misure di rischio più famose, quali la varianza, il Mean Absolute Deviation (MAD), e il Conditional Value-at-Risk (CVaR). D'altro canto, al momento, non sembrano esserci studi riguardanti la stabilità di misure di rischio entropiche quali l'Entropic Value-at-Risk (EVaR) e il Relativistic Value-at-Risk (RLVaR). Utilizzando dati sia simulati sia storici, abbiamo trovato che, mentre l'EVaR e il CVaR manifestano un profilo di stabilità simile, il RLVaR è molto più sensibile al rumore.

The estimation error is a crucial issue which affects portfolio selection. The majority of the studies concern the most famous risk measures such as variance, Mean Absolute Deviation (MAD), and Conditional Value-at-Risk (CVaR). On the other hand, to date, there seems to be no study concerning the stability of entropic risk measures such as Entropic Value-at-Risk (EVaR) and Relativistic Value-at-Risk (RLVaR). Using both simulated and historical data, we found that, while EVaR and CVaR exhibit a similar stability profile, RLVaR is much more sensitive to noise.

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The estimation error is a crucial issue which affects portfolio selection. The majority of the studies concern the most famous risk measures such as variance, Mean Absolute Deviation (MAD), and Conditional Value-at-Risk (CVaR). On the other hand, to date, there seems to be no study concerning the stability of entropic risk measures such as Entropic Value-at-Risk (EVaR) and Relativistic Value-at-Risk (RLVaR). Using both simulated and historical data, we found that, while EVaR and CVaR exhibit a similar stability profile, RLVaR is much more sensitive to noise.

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