Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Mean Value and Variance of Fuzzy Numbers with Non-continuous Membership Functions Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Portfolio Diversification Strategy via Tail Dependence Clustering

verfasst von : Hao Wang, Roberta Pappadà, Fabrizio Durante, Enrico Foscolo

Erschienen in: Soft Methods for Data Science

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

We provide a two-stage portfolio selection procedure in order to increase the diversification benefits in a bear market. By exploiting tail dependence-based risky measures, a cluster analysis is carried out for discerning between assets with the same performance in risky scenarios. Then, the portfolio composition is determined by fixing a number of assets and by selecting only one item from each cluster. Empirical calculations on the EURO STOXX 50 prove that investing on selected assets in trouble periods may improve the performance of risk-averse investors.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Treat a Weak Dependence Among Causes and Lives in Insurance by Means of Fuzzy Sets
Nächstes Kapitel An Upper Bound Estimation About the Sample Average of Interval-Valued Random Sets
Literatur
1.
Coppi R, D’Urso P, Giordani P (2006) Fuzzy \(C\)-Medoids clustering models for time-varying data. In: Bouchon-Meunier B, Coletti G, Yager R (eds) Modern information processing: from theory to applications. Elsevier Science, Amsterdam, pp 195–206CrossRef
2.
De Luca G, Zuccolotto P (2011) A tail dependence-based dissimilarity measure for financial time series clustering. Adv Data Anal Classif 5(4):323–340MathSciNetCrossRef
3.
4.
Dobrić J, Frahm G, Schmid F (2013) Dependence of stock returns in bull and bear markets. Depend Model 1:94–110MATH
5.
Durante F, Jaworski P (2010) Spatial contagion between financial markets: a copula-based approach. Appl Stoch Models Bus Ind 26(5):551–564MathSciNetCrossRefMATH
6.
Durante F, Pappadà R, Torelli N (2014) Clustering of financial time series in risky scenarios. Adv Data Anal Classif 8:359–376MathSciNetCrossRef
7.
Durante F, Pappadà R, Torelli N (2015) Clustering of time series via non-parametric tail dependence estimation. Stat Pap 56(3):701–721MathSciNetCrossRefMATH
8.
D’Urso P (2015) Fuzzy clustering. In: Meila M, Murtagh F, Rocci R (eds) Handbook of Cluster Analysis. Hennig C. Chapman & Hall,
9.
10.
11.
Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2009) The elements of statistical learning, data mining, inference, and prediction, Springer Series in Statistics, 2nd edn. Springer, New York
12.
Kaufman L, Rousseeuw P (1990) Finding groups in data. Applied probability and statistics. Wiley Series in probability and mathematical statistics. John Wiley & Sons Inc., New York
13.
Mantegna R (1999) Hierarchical structure in financial markets. Euro Phys J B 11(1):193–197CrossRef
14.
Patton AJ (2013) Copula methods for forecasting multivariate time series. In: Elliott G, Timmermann A (eds) Handbook of economic forecasting, vol 2. Elsevier, Oxford, pp 899–960
15.
Rockafellar RT, Uryasev S (2000) Optimization of conditional value-at-risk. J Risk 2:21–41
Metadaten
Titel
A Portfolio Diversification Strategy via Tail Dependence Clustering
verfasst von
Hao Wang
Roberta Pappadà
Fabrizio Durante
Enrico Foscolo
Copyright-Jahr
2017
Buch
Soft Methods for Data Science

Print ISBN: 978-3-319-42971-7

Electronic ISBN: 978-3-319-42972-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42972-4_63