Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Lecture notes Investment Management €3,49
Ajouter au panier

Notes de cours

Lecture notes Investment Management

 160 vues  0 fois vendu
  • Cours
  • Établissement
  • Book

Lecture notes of the plenary lectures of the course Investment Management

Aperçu 3 sur 26  pages

  • 19 mars 2019
  • 26
  • 2018/2019
  • Notes de cours
  • Inconnu
  • Toutes les classes
avatar-seller
Lecture 1
05-02-2019

Chapter 5: Introduction to Risk, Return and the Historical Record
Return
𝐷𝑖𝑡 + 𝑃𝑖𝑡 − 𝑃𝑖𝑡−1
Return = = 𝑅𝑖𝑡 = 𝐻𝑃𝑅
𝑃𝑖𝑡−1
→ How much is the price changing with respect to an earlier price?

Expected Return
𝐸[𝑅𝑖𝑡 ] = Expected HPR
→ The return you expect the index to have. You can use historical data to tell something about the
expected return.

P0 = 100
120 probability = ½
P1
90 probability = ½

E[R] = ½ x 120 + ½ x 90 = 60 + 45 = 105

Example:

Probability Value
0,1 2
0,2 3 Expected value = 0.1 x 2 + 0.2 x 3 + 0.2 x 9 + 0.5 x 8 = 6.6
0,2 9 → Use SOMPRODUCT/SUMPRODUCT in excel
0,5 8

Excess Return
Excess Return = 𝑅𝑖𝑡 − 𝑟𝑓
→ The difference between putting money in a risk-free asset or putting it in an asset with risk.

If the calculation is equal to 0, you invest in the risk-free asset.

Risk Premium
Risk Premium = E[𝑅𝑖𝑡 ] − 𝑟𝑓
→ Basically the money that you want to be compensated for taking risk.

Some statistics
• Mean: 𝜇𝑖 = 𝐸[𝑅𝑖𝑡 ]
• Variance: 𝜎𝑖2 = 𝐸[(𝑅𝑖𝑡 − 𝜇𝑖 )2 ]
• Standard deviation: 𝜎𝑖 = √𝜎𝑖2

Other (relevant) statistics
• Covariance: 𝐸[𝑅𝑖𝑡 − 𝜇𝑖 ) − (𝑟𝑗𝑡 − 𝜇𝑗 )]
𝐸[𝑅𝑖𝑡 −𝜇𝑖 )−(𝑟𝑗𝑡 −𝜇𝑗 )]
• Correlation:
𝜎𝑖 𝜎𝑗


Both capture how variables move together




1

, (a) Skewness characterizes the degree of asymmetry of a distribution around its mean. It is a pure number
that characterizes only the shape of the distribution
1 𝑋𝑠 −𝑋̅ 3
a. Skewnness = ∑𝑛𝑠=1 [ ]
n 𝜎
(b) Kurtosis measures the size of a distribution’s tails. For a heavy-tailed distribution, probability mass
shifts from the intermediate parts of the distribution to both the tails and the middle.
1 𝑋𝑠 −𝑋̅ 4
a. Kurtosis = { ∑𝑛𝑠=1 [ ] }−3
n 𝜎


Note: Kurtosis is a non-dimensional measure

Can you think of any implications from an investor’s point of view?
→ You are not able to tell what happens in extreme cases

Why Normal Distribution?
• Well-behaving distribution
• Stability
• Additivity




Is “It” Worth It?
Risk Premium
Sharpe Ratio =
𝜎(Excess Return)
→ Looks at the tradeoff between risk and return. This is what an investor is interested in. How attractive
is a portfolio or a certain index?

Note: The annualized Sharpe Ratio is obtained when multiplying the Sharpe Ratio times √12

Other risk measures … Value-At-Risk/VaR




• Quantifies the total risk of an investment portfolio
• Pioneered by JPMorgan
• We are X% certain that we will not lose more than $V in time T
• Use the probability distribution of gains (losses) during time T



2

, Example: Value-At-Risk/VaR
Suppose the change in the value of an MNC’s portfolio over a 10-day time horizon is normally distributed with
a mean of zero and a standard deviation of $20 MM. What is the 10-day 99% VaR?

VaR = σN −1 (𝑋)

Note: This VaR measure is expressed in USD

Excel: NORM.INV

Answer: VaR = $20MM N-1(0.99) = 20MM x (2.326) = $46.53MM

Chapters 6 + 7: Capital Allocation to Risky Assets & Optimal Risky Portfolios
Mean Variance Analysis




• Various point showing different E[rp] and p combinations providing equal utility to the investor
• How does the indifference curve of a less/more risk-averse investor compare to this indifference
curve?

Mean Variance Analysis
Which investor has a risk aversion coefficient equal to 4?




The higher level of U, the more risk averse someone is. Higher risk aversion index, higher the coefficient. 4 =
steeper line. X is risk y is return.

Basic Properties of Mean and Variance for Portfolio Returns
𝑅𝑃 = 𝑤1 𝑅1 + 𝑤2 𝑅2 + ⋯ + 𝑤1−𝑛 𝑅1−𝑛 + 𝑤𝑛 𝑅𝑛

𝐸[𝑅𝑃 ] = 𝑤1 𝜇1 + 𝑤2 𝜇2 + ⋯ + 𝑤1−𝑛 𝜇1−𝑛 + 𝑤𝑛 𝜇𝑛




3

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur bleussink. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €3,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

50843 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€3,49
  • (0)
Ajouter au panier
Ajouté