Asset allocation sur Morningstar Direct
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Conférence sur « L’optimisation de l’allocation d’actifs : les nouvelles avancées »

Conférence sur « L’optimisation de l’allocation d’actifs : les nouvelles avancées »

Allocation des Actifs dans Morningstar Direct par Johann Cayrouse

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    Asset allocation sur Morningstar Direct Asset allocation sur Morningstar Direct Presentation Transcript

    • Asset Allocation: L’optimisation de portefeuilles dans Direct Johann Cayrouse CSC© 2011 Morningstar, Inc. All rights reserved.
    • Qui utilise Morningstar Direct? 2
    • Dans quel but? 3
    • Une nouvelle fonctionnalité intégrée à Morningstar Direct.
    • Quel est le process ?× Retenir un ensemble de classes d’actifs sur lesquelles nous construirons une optimisation× Générer une frontière d’efficience et identifier les portefeuilles optimaux× Construire des projections sur les portefeuilles obtenus: niveaux de probabilité de leur comportement
    • Paramétrer les classes d’actifs× Sélectionner sur une base de 55000 indices les proxys dont les historiques représenteront les classes d’actifs choisies× Utiliser l’un des groupes d’actifs prédéfinis par Morningstar ou paramétrer vos classes d’actifs.
    • Paramétrer les « inputs »Plusieurs lois de distribution de probabilité sont disponibles:× Log-Normal distributions× Truncated Lévy-Flight distributions× Log-T distributions× Johnson distributions× Bootstrap Historical Data
    • La loi normale× Distribution de probabilité par défaut× Représentation graphique× Choix entre différentes méthodologies pour estimer les performances attendues : Historique, CAPM, Black Litterman, Building blocks.
    • Autres lois de distribution de probabilité× On peut aller plus loin que la loi normale et prendre en compte l’occurrence d’événements extrêmes : Fat Tails, Skewness différent de 0 et Kurtosis (Excess Kurtosis) supérieur à 0.
    • Paramétrer les données sur lesquelles nous appliquerons la MVO
    • Calcul des volatilités:
    • Calcul de la matrice de corrélation:
    • Calcul des performances attendues:Plusieurs méthodologies sont disponibles:× Historique× CAPM× Building Blocks× Black Litterman
    • Paramétrage:CAPM :Le taux sans risque(historical risk free rate)Les Benchmarks:Domestic EquityMarket Portfolio
    • Black Litterman:Entrez vos propres prévisions en les pondérant par un degré de confiance:
    • Black Litterman (suite):Vos vues pourront être relatives:
    • Définir des contraintes:
    • Définir des contraintes (suite):
    • L’optimisationInclure différentes frontières d’efficience afin de comparer plusieursmodèles de répartition d’actif.Time period: February 1990 to May 2010. Source: Xiong, James X. and Thomas Idzorek, “The Impact of Skewness and Fat Tails on the Asset Allocation Decision,” Financial Analysts Journal, March/April 2011, pp. 23-35.
    • L’optimisationTester son portefeuille:
    • L’optimisationQuel portefeuille pour la même volatilité ? :
    • Retrouvez des portefeuilles optimaux par profil d’investissement:
    • ResamplingMVO pure:
    • ResamplingMVO + Resampling:
    • ProjectionsRéaliser des projections de performances prenant en compte:× L’inflation× Les flux monétaires× Le rebalancement
    • ProjectionsParamétrage:
    • Projections 50% de probabilité de dépasser 500 K après 11 ans
    • Les avantages de la nouvelle fonctionnalité de Morningstar Direct : Asset Allocation× Un accès à une base de 55000 indices× Un outil basé sur internet× Un paramétrage souple et hautement personnalisable× Aller au-delà de la Loi Normale: Fat tails× Black Litterman : entrez vos vues× Resampling : envisager plusieurs scenarios sur votre optimisation