Semi-variance optimization for the components of the Dow Jones Industrial Average index

• Angel Samaniego Alcántar ^[1]
  1. [1] Universidad Jesuita de Guadalajara, México
• Localización: Contaduría y administración, ISSN 0186-1042, ISSN-e 2448-8410, Vol. 68, Nº. 4, 2023, págs. 1-17
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Optimización de la semi-varianza para los componentes del índice Dow Jones Industrial Average
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• Resumen
  • español

    Este estudio abona a la administración pasiva de portafolios al comparar cuatro formas para asignar activos. Se comparan la indexación, la optimización con media-varianza, igual ponderación y la optimización con semi-varianza, como parte de la estrategia de inversión cuyo objetivo es superar al Dow Jones Industrial Average (DJIA). Se realizan 5 134 simulaciones entre 2000-2020 para contrastar los modelos. La mejor forma de asignar activos fue la optimización de portafolios buscando la mínima semivarianza. Se utilizan diferenciales de rendimiento por debajo del rendimiento del DJIA y los componentes de este índice para la semi-varianza. La mejor estrategia tiene una probabilidad del 65.2% de superar al rendimiento anual del DJIA. Se tiene un rendimiento anormal anual del 0.42% y una beta del 0.95 obtenidos con el CAPM.

  • English

    This study contributes to passive portfolio management by comparing four ways to allocate assets.

    Indexing, mean-variance optimization, equal-weighting, and semi-variance optimization are compared as part of an investment strategy aimed at outperforming the Dow Jones Industrial Average (DJIA). A backtest of 5 134 simulations is performed between 2000-2020 to test the models. The best way to allocate assets was portfolio optimization looking for the minimum semi-variance. Yield spreads below the DJIA yield and the components of this index are used for the semi-variance. The best strategy has a 65.2% probability of outperforming the DJIA annual return. It has an annual abnormal return of 0.42% and a beta of 0.95 obtained with the CAPM.