An Economic Evaluation of Model Risk in Long-term Asset Allocations

Autor: Christophe Boucher, Gregory Jannin, Bertrand Maillet, Patrick Kouontchou
Přispěvatelé: Centre Européen de Recherche en Economie Financière et Gestion des Entreprises (CEREFIGE), Université de Lorraine (UL), Variances et Université de Paris-1 (PRISM Sorbonne), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), A.A.Advisors-QCG, ABN AMRO, EIF, Europlace Institute of Finance, Laboratoire d'Économie d'Orleans [UMR7322] (LEO), Université d'Orléans (UO)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), EconomiX, Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Économie d'Orleans (LEO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Université d'Orléans (UO), Gedoux, Colette, Pôle de recherche interdisciplinaire en sciences du management (PRISM Sorbonne)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2013
Předmět:
Zdroj: Review of International Economics
Review of International Economics, Wiley, 2013, 21 (3), pp.475-491. ⟨10.1111/roie.12049⟩
Review of International Economics, Wiley, 2013
Review of International Economics, 2013, 21 (3), pp.475-491. ⟨10.1111/roie.12049⟩
ISSN: 0965-7576
1467-9396
DOI: 10.1111/roie.12049⟩
Popis: Following the recent crisis and the revealed weakness of risk management practices, regulators of developed markets have recommended that financial institutions assess model risk. Standard risk measures, such as the Value-at-Risk (VaR), emerged over recent decades as the industry standard for risk management and have today become a key tool for asset allocation. We illustrate and estimate model risk, and focus on the evaluation of its impact on optimal portfolios at various time horizons. Based on a long sample of U.S. data, we find a non-linear relation between VaR model errors and the horizon that impacts optimal asset allocations.
Suite aux récents épisodes de crise et les faiblesses constatées des pratiques de gestion des risques, les régulateurs des marchés financiers développés recommandent désormais que les établissements financiers évaluent le risque de modèle. Certaines mesures standard de risque extrême, telle que la Value-at-Risk (VaR), sont en effet considérées comme le standard de l'industrie pour la gestion des risques et elles sont devenues aujourd'hui un outil essentiel pour l'allocation d'actifs. Nous illustrons dans cet article l'impact du risque de modèle sur les portefeuilles optimaux à différents horizons temporels. A partir d'un long échantillon de données américaines, nous montrons qu'il existe en effet une relation non linéaire entre les erreurs de modèle lié aux calculs des VaR et l'horizon de placement, qui se traduit lui-même par un impact sur les allocations d'actifs optimales.
Databáze: OpenAIRE