Networks as a method for portfolio selection
Creators: name: Καραδήμος, Προκόπιος Αιμίλιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Δίκτυα
Επιλογή χαρτοφυλακίου
Μέτρα κεντρικότητας
Networks
Portfolio Selection
Centrality Measures

description: This thesis is an extension to the existing literature on applications of network theory for portfolio selection. Until now, networks for portfolio selection are identified via Pearson correlation -a linear correlation measure- of stock returns while the stocks from which the portfolios are constructed are chosen based on common centrality measures. In the current thesis not only Pearson but also non-linear measures are applied which lead to both symmetric and asymmetric adjacency matrices. In total, 6 different types of (overlapping) networks are identified: Net Ι: Pearson correlation with replacement of negative values by zero, ii) Net ΙΙ: Absolute values of Pearson correlation, iii) Net ΙΙΙ: Normalized Mutual Information, iv) Net IV: Directed Normalized Mutual Information, v): Net V: Information Interdependence, vi): Net VI: Information Dependence (Asymmetric). For each node of those overlapping networks, the following are computed: strength, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality, eccentricity; portfolios are constructed from the stocks with the highest and the lowest score on those measures. Apart from the application of non-linear measures and the identification of directed networks, a separate study for the 2008 financial crisis era is performed in order to also come up with the best performing networks during periods of extreme volatility. . Portfolios are evaluated based on returns, total risk, systemic risk, adjusted to total risk return and adjusted to systemic risk return.Regarding the most crucial conclusions to be made, networks identified through Pearson Correlation achieve higher returns. However, non-linear measures are superior when it comes to building portfolios of less risk (both total and systematic). Concerning adjusted to risk return, top performance is shared between linear measures and the best performing non-linear ones. However, during the crisis the superiority of non-linear measures is evident, with the importance of directed networks during high volatility eras becoming lucid as well.
description: Η παρούσα διπλωματική εργασία αποτελεί επέκταση της έρευνας που έχει γίνει για την αξιοποίηση της θεωρίας δικτύων στη δημιουργία χαρτοφυλακίων. Μέχρι τώρα με βάση τις αποδόσεις των μετοχών αναγνωρίζονται δίκτυα μέσα από τον συντελεστή συσχέτισης Pearson -ο οποίος αποτελεί ένα γραμμικό μέτρο συσχέτισης- και επιλέγονται μετοχές με βάση γνωστά μέτρα κεντρικότητας. Στην παρούσα εργασία αναγνωρίζονται δίκτυα όχι μόνο με τον Pearson αλλά και με μη γραμμικά μέτρα που οδηγούν σε συμμετρικούς αλλά και μη συμμετρικούς πίνακες γειτνίασης. Συνολικά αναγνωρίζονται 6 τύποι (επικαλυπτόμενων) δικτύων: Net Ι: Pearson correlation με μηδενισμό αρνητικών βαρών, ii) Net ΙΙ: Απόλυτες τιμές Pearson correlation, iii) Net ΙΙΙ: Normalized Mutual Information, iv) Net IV: Directed Normalized Mutual Information, v): Net V: Information Interdependence, vi): Net VI: Information Dependence (Asymmetric). Για καθένα από τα επικαλυπτόμενα δίκτυα κάθε τύπου υπολογίζεται το strength, η closeness centrality, η betweenness centrality η eigenvector centrality και η eccentricity κάθε κόμβου και σχηματίζονται χαρτοφυλάκια από τις μετοχές που έχουν τις χαμηλότερες και τις υψηλότερες τιμές σε κάθε ενα από αυτά τα μέτρα. Εκτός από την εφαρμογή μη γραμμικών μέτρων και την αναγνώριση κατευθυνόμενων δικτύων, γίνεται και ξεχωριστή μελέτη για την περίοδο της χρηματοοικονομικής κρίσης του 2008 έτσι ώστε να διαπιστωθεί τα χαρτοφυλάκια ποιών δικτύων αποδίδουν καλύτερα σε περιόδους πολύ υψηλής μεταβλητότητας. Τα χαρτοφυλάκια αξιολογούνται με βάση την απόδόση τους, τον κίνδυνο (συνολικό και συστημικό) αλλά και την απόδοση προς τον κίνδυνο τους. Όσον αφορά τα βασικότερα συμπεράσματα, τα δίκτυα που αναγνωρίζονται μέσω Pearson σημειώνουν καλύτερες επιδόσεις όσον αφορά το κέρδος, ενώ τα μη γραμμικά μέτρα υπερτερούν στη δημιουργία χαρτοφυλακίων χαμηλότερου κινδύνου (συνολικού και συστηματικού). Αναφορικά με την προσαρμοσμένη στον κίνδυνο απόδοση, δίκτυα μέσω Pearson εναλλάσσονται στην κορυφή με κάποια από τα μη γραμμικά δίκτυα. Μέσα στην κρίση όμως η υπεροχή των μη γραμμικών μέτρων είναι σαφής, με την σημασία των κατευθυνόμενων δικτύων να αναδεικνύεται εξίσου κατά την περίοδο υψηλής μεταβλητότητας.