Detail práce

Robust portfolio selection

Autor: Bc. Inés Horváthová
Rok: 2014 - letní
Vedoucí: RNDr. Michal Červinka Ph.D.
Konzultant:
Typ práce: Bakalářská
Jazyk: Anglicky
Stránky: 67
Ocenění: Pochvala děkana Fakulty sociálních věd za vynikající výkon u státních zkoušek a za vynikající bakalářskou práci.
Odkaz: https://is.cuni.cz/webapps/zzp/detail/136814/
Abstrakt: In this thesis, we take the mean-risk approach to portfolio optimization.
We will rst de ne risk measures in general and then introduce
three commonly used ones: variance, Value-at-risk (V aR) and
Conditional-value-at-risk (CV aR). For each of these risk measures we
formulate the corresponding mean-risk models. We then present their
robust counterparts. We focus mainly on the robust mean-variance
models, which we also apply to historical data using free statistical
software R. Finally, we compare the results with the classical nonrobust
mean-variance model.

Partneři

ČSOB
Deloitte
McKinsey & Company

Sponzoři

CRIF
EY