Conditional Risk-Based Portfolio

Résumé Fr En

Les stratégies d’allocations d’actifs dites « risk-based » telles que la stratégie Minimum Variance, Maximum Diversification, Equal Risk Contribution, Risk Parity, etc. ont la particularité d’être basées sur une mesure de risque, notamment la matrice de covariance des rendements des actifs. Lorsque ces stratégies sont implémentées, l’approche usuelle consiste à utiliser une matrice de covariance non-conditionnelle, simplement estimée par la matrice de covariance empirique des rendements passés sur une fenêtre glissante. Une alternative consiste à utiliser une matrice de covariance conditionnelle estimée à partir d’un modèle GARCH multivarié, s’ajustant à l’information récente disponible. Dans ce papier, nous proposons la première comparaison systématique des approches non-conditionnelles et conditionnelles appliquées aux stratégies d’investissement « risk-based ». Nous comparons leurs performances en termes de risque, de rendement et de turnover à l’aide de 4 critères sur 3 différentes bases de données. Nos résultats montrent que l’approche conditionnelle dans le cadre des stratégies basées sur le risque n’améliore pas le ratio de Sharpe out-of-sample de même que le risque, mais qu’elle augmente naturellement le turnover.

Risk-based investment strategies such as Minimum Variance, Maximum Diversification, Equal Risk Contribution, Risk Parity, etc. share the common feature of being based on a risk measure, typically the covariance matrix of the asset returns. When one comes to implement these strategies, the usual approach consists in using an unconditional covariance matrix, simply estimated by the sample covariance matrix of past returns over a rolling window. An alternative consists in using a conditional covariance matrix computed from a multivariate GARCH-type model and which depends on information available to date. In this paper, we propose the first unifying and systematic comparison framework for the unconditional and conditional risk-based investment strategies. We compare their out-of-sample performances in terms of risk, returns and turnover (trading volume) with 4 criteria across 3 empirical datasets. Our results show that conditional risk-based strategies do not improve the out-of-sample Sharpe ratios as well as the ex-post risk, but logically increase the turnover.