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Three essays in financial econometrics and portfolio optimization
Yuan Chen
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doctor of Philosophy-Doktoratsstudium Wirtschaftswissenschaften: Finance
Betreuer*in
Nikolaus Hautsch
DOI
10.25365/thesis.81906
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17200.43929.353818-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Dissertation besteht aus drei Essays in Financial Econometrics und Portfoliooptimierung. Der erste Beitrag liefert statistische Inferenz für Marginal Expected Shortfall (MES) und Delta Conditional Value-at-Risk ($\Delta$CoVaR), die mittels eines zweistufigen semiparametrischen Verfahrens in einem multivariaten GARCH-Typ-Rahmen geschätzt werden. Wir etablieren die asymptotischen Eigenschaften der entsprechenden Schätzer und zeigen, wie die Schätzunsicherheit in dynamische univariate Randkomponenten und zeitvariierende Abhängigkeitskomponenten zerlegt werden kann. Darüber hinaus schlagen wir Tests für Unterschiede im systemischen Risiko vor, um Konfidenzmengen für Ranglisten von Unternehmen im systemischen Risiko zu konstruieren. In einer empirischen Anwendung auf 50 große US-Finanzinstitute liefert der Ansatz neue Evidenz zur Aussagekraft solcher Ranglisten und unterstreicht die Bedeutung der Berücksichtigung zeitvariierender Renditeabhängigkeiten. Der zweite Beitrag schlägt ein Portfoliooptimierungsmodell vor, das Keynes’ Befürwortung konzentrierter Investitionen mit Markowitz’ Betonung der Diversifikation in Einklang bringt. Durch die Einbeziehung von Kardinalitätsrestriktionen in den Mean-Variance-Rahmen können sich Investoren auf eine kleine Anzahl von Assets konzentrieren und dennoch die Stichprobenkovarianzmatrix in hochdimensionalen Umgebungen mit begrenzten Daten verwenden, wodurch Diversifikationsbedürfnisse ausbalanciert und Schätzfehler reduziert werden. Der dritte Beitrag untersucht erneut die Rolle von Korrelationen in der Portfolioselektion. Er schlägt eine Transformation vor, die die Richtungskomponente von Korrelationen isoliert, und zeigt, dass sowohl das vollständige Ignorieren als auch das vollständige Berücksichtigen von Korrelation suboptimal sind. Empirisch erfasst die Richtungskomponente die relevanteste Information für Diversifikation und verbessert die Portfolioleistung, wodurch ein Rahmen zur Konstruktion robusterer Portfolios bereitgestellt wird.
Abstract
(Englisch)
This thesis consists of three essays in financial econometrics and portfolio optimization. The first paper provides statistical inference for marginal expected shortfall (MES) and delta conditional value-at-risk ($\Delta$CoVaR) measures, which are semiparametrically estimated by a two-step procedure in a multivariate GARCH-type framework. We establish the asymptotic properties of the corresponding estimators and illustrate how the estimation uncertainty can be decomposed into dynamic univariate marginal and time-varying dependence components. Moreover, we propose tests for differences in systemic risk in order to construct confidence sets for companies’ ranks in systemic risk rankings. In an empirical application based on 50 large US financial institutions, the framework provides novel evidence on the informativeness of such rankings and highlights the importance of accounting for time-varying return dependence. The second paper proposes a portfolio optimization model that reconciles Keynes's advocacy for concentrated investments with Markowitz's emphasis on diversification. By incorporating cardinality constraints into the mean-variance framework, investors can focus on a small set of assets while still using the sample covariance matrix in high-dimensional settings with limited data, balancing diversification needs and mitigating estimation errors. The third paper investigates the role of correlations in portfolio selection. It proposes a transformation that isolates the directional component of correlations and shows that both fully ignoring and fully relying on correlation are suboptimal. Empirically, the directional component captures the most relevant information for diversification and improves portfolio performance, providing a framework for constructing more robust portfolios.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Financial Econometrics Portfoliooptimierun Quantitatives Risikomanagement
Schlagwörter
(Englisch)
Financial Econometrics Portfolio Optimization Quantitative Risk Management
Autor*innen
Yuan Chen 
Haupttitel (Englisch)
Three essays in financial econometrics and portfolio optimization
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
viii, 151 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Christian Brownlees ,
Richard Luger
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.73 Mathematische Statistik ,
83 Volkswirtschaft > 83.52 Finanzwissenschaft
AC Nummer
AC18018876
Utheses ID
81163
Studienkennzahl
UA | 794 | 370 | 145 |