Anouk Rensen, masterstudent aan Erasmus School of Economics, heeft de tweede prijs gewonnen bij de CFA Quant Awards, een wedstrijd die uitmuntend onderzoek van studenten op het gebied van Quantitative Finance eert. Rensen verdiende de onderscheiding voor haar bachelorthesis, getiteld “Dynamic Clustering in Multi-Factor Copulas with Hidden Markov Models”.
Het modelleren van tijdsvariërende afhankelijkheid in hoogdimensionale financiële markten
De thesis van Anouk (onder supervisie van universitair docent Anastasija Tetereva) gaat over het verbeteren van de manier waarop de afhankelijkheid tussen veel financiële activa wordt gemodelleerd door groepen bedrijven in de loop van de tijd te laten veranderen in plaats van ze vast te houden. Traditionele multi-factor copula-modellen verminderen de complexiteit door bedrijven te clusteren, maar deze clusters zijn meestal statisch en gebaseerd op brancheclassificaties of een eenmalige datagestuurde methode zoals k-means. Dit is problematisch omdat bedrijven evolueren door veranderingen in strategie, fusies, overnames of verschuivingen in marktfocus, wat de manier waarop hun rendementen zich ten opzichte van andere bedrijven ontwikkelen, kan beïnvloeden.
Om dit aan te pakken, stelt Anouk Rensen een dynamisch meerfactor-copula-model voor waarin het clusterlidmaatschap van bedrijven in de tijd varieert en wordt afgeleid uit de data. Clusterovergangen worden beheerst door een verborgen Markov-model, waarbij bedrijven vaker tussen vergelijkbare clusters bewegen en waarbij eerdere lidmaatschapskansen toekomstige toewijzingen beïnvloeden. Dit raamwerk maakt het mogelijk dat de afhankelijkheidsstructuur zich in de loop van de tijd aanpast, terwijl de persistentie van het groepslidmaatschap behouden blijft, waardoor onrealistische, frequente herschikkingen worden vermeden.
Het model is toegepast op de dagelijkse rendementen van S&P 100-aandelen van 2015 tot 2024 en vergeleken met twee gangbare statische benchmarks: sectorgebaseerde clusters en statische k-means-clusters. Zowel de resultaten binnen als buiten de steekproef laten zien dat dynamische clustering consistent betere voorspellende prestaties levert, waaronder verbeterde voorspellingen van het gezamenlijke rendementsgedrag. Belangrijk is dat Anouks thesis aantoont dat een model met minder dynamische clusters beter kan presteren dan een model met meer statische clusters, wat de efficiëntiewinsten benadrukt die voortvloeien uit het toestaan dat groepen zich in de loop van de tijd ontwikkelen. De verbeteringen zijn het sterkst tijdens perioden van marktstress, hoge volatiliteit en een grote spreiding in rendementen, wat suggereert dat dynamische clustering met name waardevol is wanneer afhankelijkheidsstructuren het meest instabiel zijn.
Over de CFA Quant Awards
De Quant Awards is een initiatief van verschillende CFA Societies, lokale afdelingen van het CFA Institute (een wereldwijde non-profitorganisatie voor investeringsprofessionals). Inzendingen worden beoordeeld op toepasbaarheid, relevantie, innovatie, nauwkeurigheid, volledigheid en presentatie. Winnaars ontvangen een geldprijs: €1.000 voor de derde plaats, €2.000 voor de tweede plaats en €3.000 voor de eerste plaats. De officiële prijsuitreiking vindt later dit jaar plaats in Brussel.
Downloads
- Meer informatie
U kunt de bachelor thesis genaamd “Dynamic Clustering in Multi-Factor Copulas with Hidden Markov Models” hierboven downloaden.
Voor meer informatie kunt u contact opnemen met Ronald de Groot, Media & Public Relations Officer aan Erasmus School of Economics, rdegroot@ese.eur.nl, mobiel: 06 53 641 846.
