Overleg:Harry Markowitz

Uit Wikipedia, de vrije encyclopedie
Naar navigatie springen Naar zoeken springen

ik denk dat de tekst vele topics van het mean variance dogma aanhaalt, maar in het kader van Markowitz lijkt het me een goed idee om notie te maken van het volgende op een niet technische manier natuurlijk:

  • Het gaat over een myopisch framework
  • De return kan benaderd worden door een normaal verdeling (in de periode 1950), hij maakt gebruik van de centrale limietstelling om dit te bewijzen.
  • In zijn artikel stelt Markowitz meermaals dat het opstellen van een goede returnmatrix, een samenspel is tussen statistische methodes en de verwachtingen van een analyst (een voorzet voor het Black Littermanframewerk trouwens)
  • Hoe dit dogma voldoet aan het optimaliseren van een utiliteitsfunctie.
  • De kritieken van Michaud e.a. op het framework en de replieken van Markowitz hierop. Het relatieve belang van schattingsfouten tegen de returnarray en de VC matrix, en hoe deze belangen verschillen naargelang de belegger risicoaversie van de belegger.
  • Het feit dat het over een twee stappen optimizer gaat, waarbij men in de eerste fase data verzamelt en in de tweede fase een kwadriek optimaliseert.. dit met het oog zodat de lezer in zijn ontwikkeling een aanknoppingspunt krijgt voor de nieuwere methoden. Op deze manier kan hij penaltiefuncties en robuuste schattingsmethoden van elkaar onderscheiden

Het alternatief is dit te scheiden in een artikel over modern portfolio theory (ik verkies het anglicisme, in antwoord op de discussie rond dit topic bij MPT) en hier enkel biografisch te werken.