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Contribution Details

Type	Dissertation
Scope	Discipline-based scholarship
Title	Empirical essays on risky assets, asset allocation and emission certificates
Organization Unit	Empirical Finance (Marc Paolella)
Authors	Michele Doronzo
Supervisors	Marc Paolella Michael Wolf
Language	English
Institution	University of Zurich
Faculty	Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages	69
Date	2015
Date Annual Report	2015
Abstract Text	Review of asset allocation techniques: what does one century of historical data suggest? The purpose of this paper is to shed some light on the diﬀerent approaches and to ﬁnd out the most appropriate one in the context of Asset and Liability Management (ALM) for insurance companies, through an extensive backtesting exercise using one century of historical data. In order to address weaknesses in the Markowitz optimization approach, some portfolio construction techniques which disregard the assets expected returns and only focus on the assets volatilities have been developed. These techniques are also known as risk-based allocations. In this paper we study under which conditions risk-based allocations would outperform the mean-variance approach and show that in disagreement with the recent literature, which advocates in favour of the risk-based allocation, we ﬁnd that the mean-variance portfolio is still the best performing one. Risky asset allocation across the cycle from the perspective of insurance asset management The allocation of risky assets through the business cycle is one of the key questions raised to an insurance company. Utilizing 40 years of historical data, two investment approaches are compared: A static approach targeting a long-term stable allocation to investment risks, and a dynamic approach which rebalances the allocation to investment risks over time. The analysis of the two approaches is performed under the assumption of eﬃcient markets, i.e. no outperformance due to market insight is considered. The two approaches show entirely diﬀerent asset allocation behaviours over the cycle. In terms of performance, there is no clear preference. Beneﬁts for both strategies are identiﬁed. Empirical investigation of CO2 Emission prices and their supposed Economic Drivers In this paper we intend to study the dependence between the emission allowances and some supposed price drivers. In particular, we would like to verify if the prices of the emission allowances are inﬂuenced by the prices of coal, gas and crude oil. First we identify the relevant prices among the diﬀerent indexes available. Then we try to explain the fundamental relationships between the diﬀerent time series, showing some trading strategies and non-arbitrage arguments. In the second part of the paper, we conduct a statistical analysis of the returns based on univariate and multivariate GARCH models. In addition to measuring dependence through standard univariate measures, we check whether the information included in a multivariate dataset leads to more accurate forecasts for the emission allowances series. We ﬁnd that the information carried by the supposed drivers does not greatly increase the predictive power when used in traditional multivariate models, but a fundamental trading strategy indicates some potential inﬂuence. Überprüfung von Asset Allocation Strategien: Was kann man aus den historischen Daten eines Jahrhunderts ableiten? Im vorliegenden Artikel untersuchen wir verschiedene Asset Allocation Strategien und versuchen mit Hilfe einer umfangreichen Backtesting-Übung, welche historische Daten eines Jahrhunderts auswertet, den für Versicherungsunternehmen am besten geeignete Ansatz für das Asset and Liability Management (ALM) zu ﬁnden. Um Schwachstellen im Markowitz-Optimierungsansatz zu umgehen wurden einige Portfolio-Bautechniken entwickelt, welche die Erwartungswerte der Kapitalanlagen ausser Achtlassen und sich nur auf die Volatilitäten konzentrieren. Diese Techniken werden auch als risikoorientierte Allokationen bezeichnet. Mit dieser Arbeit untersuchen wir, unter welchen Bedingungen risikobasierte Allokationen das Mittelwert-Varianz Portfolio übertreﬀen und zeigen auf, dass in Abweichung von der neueren Literatur, welche die risikoorientierte Allokation favorisiert, das Mittelwert-Varianz Portfolio immer noch die beste Leistung erbringt. Risikobereitschaft über den Zyklus aus der Perspektive des Versicherungs-Asset-Managements Die Verteilung von risikobehafteten Vermögenswerten über den Konjunkturzyklus ist eine der Schlüsselfragen für ein Versicherungsunternehmen. Mit Hilfe von historischen Daten der letzten 40 Jahre werden zwei Investitionsansätze verglichen: ein statischer Ansatz, der auf eine langfristig stabile Allokation der Anlagerisiken abzielt und einen dynamischen Ansatz, der die Allokation der Anlagerisiken über die Zeit verteilt. Die Analyse der beiden Ansätze wird unter der Annahme eﬃzienter Märkte durchgeführt, d.h. es wird keine Outperformance aufgrund der Marktbeobachtung in Betracht gezogen. Die beiden Ansätze zeigen völlig unterschiedliche Asset Allocation Verhaltensweisen über den Zyklus. Hinsichtlich der Leistung gibt es keine eindeutige Präferenz. Die Vorteile für beide Strategien werden identiﬁziert. Empirische Untersuchung der CO2-Emissionspreise und ihrer angeblichen Wirtschaftstreiber In dieser Arbeit wollen wir die Abhängigkeit zwischen den Emissionsberechtigungen und einigen angeblichen Preistreibern untersuchen. Insbesondere möchten wir überprüfen, ob die Preise der Emissionsberechtigungen von den Preisen für Kohle, Gas und Rohöl beeinﬂusst werden. Zuerst identiﬁzieren wir die relevanten Preise unter den verschiedenen Indizes. Dann versuchen wir die grundlegenden Beziehungen zwischen den verschiedenen Zeitreihen zu erläutern in dem wir einige Handelsstrategien und No-Arbitrage Argumente aufzeigen. Im zweiten Teil der Arbeit führen wir eine statistische Analyse der Renditen auf der Basis von univariaten und multivariaten GARCH-Modellen durch. Zusätzlich zur Messung der Abhängigkeit durch standardisierte univariate Masse prüfen wir, ob die in einem multivariaten Datensatz enthaltenen Informationen zu genaueren Prognosen für die Emissionsberechtigungsreihen führen. Wir ﬁnden heraus, dass die von den angeblichen Treibern getragenen Informationen die Vorhersagekraft nicht stark erhöhen, wenn sie in traditionellen multivariaten Modellen verwendet werden, aber eine grundlegende Handelsstrategie weist auf einen potenziellen Einﬂuss hin.
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