暗号通貨ポートフォリオ最適化: マルコビッツフレームワーク内でのGARCH‐コピュラモデルの利用

要旨: 暗号通貨への関心が高まる中、この新しい交換手段は金融界の注目を集めました。本研究は、暗号通貨が金融資産として考慮されるとき、その影響を調査することを目的としています。分析は事後的な視点から行われ、3つの異なるポートフォリオが特定の期間中に達成したパフォーマンスを評価します。これらは、株式、債券、商品で構成されるもの、暗号通貨のみで構成されるもの、そして両方の組み合わせで、すべての「伝統的」資産と第2ポートフォリオで最もパフォーマンスの良い暗号通貨から成るものです。これを目的として、リスク構造の計算をGARCH‐コピュラおよびGARCH‐バインコピュラアプローチを用いて行う古典的な分散‐共分散アプローチが適用されます。最適化ポートフォリオにおける資産の最適なウェイトは、マルコビッツ最適化問題を通じて決定されます。分析の結果、暗号通貨と伝統的資産で構成されるポートフォリオが、事後的な視点からより高いシャープ比を示し、事前的な視点からより安定したパフォーマンスを示すことが主に示されました。我々は、暗号市場における非体系的極端事象に対する感受性の高さから、条件付きVaRおよび期待損失に対してマルコビッツアプローチを選択する理由を正当化します。