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Pressestimmen
No doubt much more literature will develop in this area. Professor Engle has done a service by laying out how his mind is moving and thinking at the current time. -- Peter Tompkins, The Actuary
Kurzbeschreibung
Financial markets respond to information virtually instantaneously. Each new piece of information influences the prices of assets and their correlations with each other, and as the system rapidly changes, so too do correlation forecasts. This fast-evolving environment presents econometricians with the challenge of forecasting dynamic correlations, which are essential inputs to risk measurement, portfolio allocation, derivative pricing, and many other critical financial activities. In "Anticipating Correlations", Nobel Prize-winning economist Robert Engle introduces an important new method for estimating correlations for large systems of assets: Dynamic Conditional Correlation (DCC). Engle demonstrates the role of correlations in financial decision making, and addresses the economic underpinnings and theoretical properties of correlations and their relation to other measures of dependence. He compares DCC with other correlation estimators such as historical correlation, exponential smoothing, and multivariate GARCH, and he presents a range of important applications of DCC. Engle presents the asymmetric model and illustrates it using a multicountry equity and bond return model. He introduces the new FACTOR DCC model that blends factor models with the DCC to produce a model with the best features of both, and illustrates it using an array of U.S. large-cap equities. Engle shows how overinvestment in collateralized debt obligations, or CDOs, lies at the heart of the subprime mortgage crisis - and how the correlation models in this book could have foreseen the risks. A technical chapter of econometric results also is included. Based on the Econometric and Tinbergen Institutes Lectures, "Anticipating Correlations" puts powerful new forecasting tools into the hands of researchers, financial analysts, risk managers, derivative quants, and graduate students.
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Format:Gebundene Ausgabe|Von Amazon bestätigter Kauf
Das Buch ist eine kompakte Einführung in die Schätzverfahren für Korrelationsmatrizen. Diese Matrizen benötigt man zur Minimierung des Risikos in Portfolios und für VaR Abschätzungen.
Die von Engle neu entwickelte Methode nennt sich Dynamic Conditional Correlation (DCC). Die Grundidee ist einfach. Man normalisiert zuerst die Zeitreihen mit der Volatilität und berechnet die Korrelation der normalisierten Reihen. Die normalisierten Werte haben viel schönere Eigenschaften. Sie sind z.B. in guter Näherung normalverteilt.
Die Volatilität kann mit verschiedenen Methoden berechnet werden. Engle verwendet primär GARCH.
Ich habe, ohne die Arbeit von Engle zu kennen, diesselbe Methode entwickelt. Man braucht eigentlich auf die Zeitreihen nur 1x hinschauen um zu sehen, dass man Normieren muss. Wahrscheinlich ist dieses Rad daher schon mehrfach erfunden worden. Allerdings berechne ich die Volatilität aus den Summierten Return-Quadraten von High-Frequency Daten. Das ist m.A. viel besser als GARCH. Obwohl diese Methode State of the Art ist, kommt sie bei Engle nicht vor. Möglicher Weise kann er sich als armer Wissenschafter nur Daily-Daten und keine Tick-Data leisten (obwohl sich aus dem Nobelpreis schon ein paar Datensätze ausgehen würden).
Am Buchrücken wird angekündigt: Mit dieser Methode hätte man die subprime-Krise vorhersehen und damit verhinden können. Das ist eine reine Werbeaussage die mit dem Inhalt des Buches nix zu tun hat. DCC erlaubt eine etwas bessere Prognose der Korrelationen für die unmittelbare Zukunft (nächster Tag). Die Auswirkungen auf die Performance von Portfolios ist aber sehr gering. Die Subprime-Krise war ein jahrelang aufgebautes Kartenhaus, das einmal einstürzen musste. Wenn man das Desaster einen Tag früher als der Rest erkennt, hilft das nichts gegen den Einsturz. Möglicher Weise verliert man mit dieser Kenntnis ein bisserl weniger als der Markt.
Die von Engle neu entwickelte Methode nennt sich Dynamic Conditional Correlation (DCC). Die Grundidee ist einfach. Man normalisiert zuerst die Zeitreihen mit der Volatilität und berechnet die Korrelation der normalisierten Reihen. Die normalisierten Werte haben viel schönere Eigenschaften. Sie sind z.B. in guter Näherung normalverteilt.
Die Volatilität kann mit verschiedenen Methoden berechnet werden. Engle verwendet primär GARCH.
Ich habe, ohne die Arbeit von Engle zu kennen, diesselbe Methode entwickelt. Man braucht eigentlich auf die Zeitreihen nur 1x hinschauen um zu sehen, dass man Normieren muss. Wahrscheinlich ist dieses Rad daher schon mehrfach erfunden worden. Allerdings berechne ich die Volatilität aus den Summierten Return-Quadraten von High-Frequency Daten. Das ist m.A. viel besser als GARCH. Obwohl diese Methode State of the Art ist, kommt sie bei Engle nicht vor. Möglicher Weise kann er sich als armer Wissenschafter nur Daily-Daten und keine Tick-Data leisten (obwohl sich aus dem Nobelpreis schon ein paar Datensätze ausgehen würden).
Am Buchrücken wird angekündigt: Mit dieser Methode hätte man die subprime-Krise vorhersehen und damit verhinden können. Das ist eine reine Werbeaussage die mit dem Inhalt des Buches nix zu tun hat. DCC erlaubt eine etwas bessere Prognose der Korrelationen für die unmittelbare Zukunft (nächster Tag). Die Auswirkungen auf die Performance von Portfolios ist aber sehr gering. Die Subprime-Krise war ein jahrelang aufgebautes Kartenhaus, das einmal einstürzen musste. Wenn man das Desaster einen Tag früher als der Rest erkennt, hilft das nichts gegen den Einsturz. Möglicher Weise verliert man mit dieser Kenntnis ein bisserl weniger als der Markt.
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1 Rezension
7 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
only goes up to 2007; nothing about 2008
3. Mai 2009
Format:Gebundene Ausgabe
In a relatively short text, Engle explains ideas for quantifying risks in financial modelling. He takes you rapidly beyond elementary discussions. The modelling involves extensive multivariate analysis, and estimations of the covariance matrix of these variables. The empirical performance of some modelling is described, vis a vis various national stock markets and currencies.
The GARCH model is explained and used in various chapters.
The book came out in 2009, but appears to have be written only up to late 2007. The introduction refers to the "turbulent economic world of 2007". Which was only a prelude to the crashes of 2008 and the presumed Great Recession that we are currently in. While it seems early to speak of an update to this book, that update, to include 2008-9, would be useful.
The GARCH model is explained and used in various chapters.
The book came out in 2009, but appears to have be written only up to late 2007. The introduction refers to the "turbulent economic world of 2007". Which was only a prelude to the crashes of 2008 and the presumed Great Recession that we are currently in. While it seems early to speak of an update to this book, that update, to include 2008-9, would be useful.
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