kth.sePublications KTH
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Volatility Managing Strategy - A Strategy for Mitigating Risk and Stabilizing Risk-adjusted Return
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
2021 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Volatilitetshanterande strategi - En strategi för att hantera risk och stabilisera riskjusterad avkastning (Swedish)
Abstract [en]

Volatility managing strategies have gained attention over the last few years due to theiralleged ability to increase portfolio return and mitigate risk. This thesis examines the performance and risk of a portfolio using such a strategy on the Swedish equity market. The strategy is dependent on the forecasting of volatility. Different volatility forecasting models are evaluated using different refitting intervals. The GARCH(1,1) model using a monthly refitting interval is found to be the most precise. When comparing it to the buy-and-hold portfolio, the results of the risk and return of the portfolio are ambiguous and the volatility managing strategy is only found to be beneficial when using a fixed volatility target when transaction costs are accounted for. Regarding distributional characteristics, the volatility managing strategy displays features of a lighter-tailed distribution in comparison to the buy-and-hold portfolio when using a dynamic volatility target. However, for the fixed target, the distributional characteristics are incoherent. Lastly, the volatility managing strategy is not found beneficial to the investor during a shorter period of high volatility. This thesis provides support for using a volatility managing strategy with a fixed volatility target for generating a higher return compared to the benchmark. However, it does not support conclusive evidence for obtaining a higher return without increasing the risk level of the investment.

Abstract [sv]

Användningen av volatilitetshanterande strategier har fått ökad uppmärksamhet under de senaste åren. Därför undersöker detta arbete avkastningen och risken hos en portfölj som använder en sådan strategi på den svenska aktiemarknaden. Investeringsstrategin är baserad på prognosen av volatilitet. Olika modeller för volatilitetsprediktion utvärderas för olika tidsintervall för att hitta modellen med högst precision. Denna studie finner att en GARCH(1,1) modell som omanpassar sig månadsvis resulterar i den mest exakta prediktionen. Med hänsyn till risk och avkastning så är resultaten för volatilitetsstrategin tvetydiga i jämförelse med en köp-och-behåll strategi. Volatilitetsstrategin är endast fördelaktig när ett fast volatilitetsmål används då transaktionskostnader inkorporeras. Med avseende på fördelningsegenskaper, så visar en volatilitetsstrategi med ett rörligt volatilitetsmål på egenskaper hos en fördelning med lättare svansar, i jämförelse med köp-och-behåll portföljen. För det fasta volatilitetsmålet så är fördelningsegenskaperna inkoherenta. Volatilitetsstrategin är inte fördelaktig för investeraren under en kortare period med hög volatilitet. Detta examensarbete ger underlag för användandet av en volatilitetshanterande strategi med ett fast volatilitetsmål för att uppnå en högre avkastning i relation till referensportföljen. Det bevisar dock inte att en högre avkastning går att uppnå utan att öka risken hos portföljen.

Place, publisher, year, edition, pages
2021. , p. 74
Series
TRITA-SCI-GRU ; 2021:231
Keywords [en]
ARCH, EGARCH, GARCH, GJR-GARCH, Return, Risk, Volatility, Volatility Managing Strategy
Keywords [sv]
ARCH, EGARCH, GARCH, GJR-GARCH, Avkastning, Risk, Volatilitet, Volatilitetshanterande strategi
National Category
Probability Theory and Statistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-304672OAI: oai:DiVA.org:kth-304672DiVA, id: diva2:1610001
External cooperation
Erik Penser Bank
Subject / course
Mathematical Statistics
Educational program
Master of Science - Mathematics
Supervisors
Examiners
Available from: 2021-11-09 Created: 2021-11-09 Last updated: 2022-06-25Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(2108 kB)1003 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2108 kBChecksum SHA-512
99d955188bc4d59a3e87c99588fabddb7e2b0c5c114b134121be0af54b22c39444cc08a441d184d266f7f0a2a4ef2b877d41268097c9c8de35e09c62cb29e4b7
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Mathematical Statistics
Probability Theory and Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 1005 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 730 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf