Konferenzbeitrag

Large-Scale Portfolio Allocation Under Transaction Costs and Model Uncertainty: Adaptive Mixing of High- and Low-Frequency Information

We propose a Bayesian sequential learning framework for high-dimensional asset al-locations under model ambiguity and parameter uncertainty. The model is estimated via MCMC methods and allows for a wide range of data sources as inputs. Employing the proposed framework on a large set of NASDAQ-listed stocks, we observe that time-varying mixtures of high- and low-frequency based return predictions significantly improve the out-of-sample portfolio performance.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Beiträge zur Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik 2017: Alternative Geld- und Finanzarchitekturen - Session: Financial Econometrics I ; No. F14-V3

Klassifikation
Wirtschaft
Model Evaluation, Validation, and Selection
Bayesian Analysis: General
Financial Econometrics
Portfolio Choice; Investment Decisions

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Hautsch, Nikolaus
Voigt, Stefan
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften, Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft
(wo)
Kiel, Hamburg
(wann)
2017

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:42 MEZ

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Objekttyp

  • Konferenzbeitrag

Beteiligte

  • Hautsch, Nikolaus
  • Voigt, Stefan
  • ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften, Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft

Entstanden

  • 2017

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