Geometrisen keskiarvon maksimoiva portfoliostrategia Black–Litterman kehyksessä: Tutkimus OMXH25-indeksin osakkeilla 2009–2018 - Savolainen, Otto (My University, 2021)
Tässä tutkielmassa tarkastellaan, miten geometrisen keskiarvon maksimoivalla portfoliostrategialla olisi pärjännyt OMXH25-indeksin osakkeilla 2009–2018. Mallin taustalla hyödynnettiin Black-Litterman-mallia pohjana tuotto-odotusten muodostamiselle, missä näkemyksinä käytettiin analyytikoiden tavoitehintoja. Tarkoituksena tutkimuksessa on selvittää, miten näiden elementtien avulla muodostetulla portfoliolla olisi pärjännyt markkinoilla vertailemalla sekä riskikorjattuja tuottoja että portfolion varallisuuden kasvun perusteella. Lisäksi tutkielmassa tehdään lyhyt katsaus analyytikoiden tavoitehintojen tarkkuuteen. Geometrisen keskiarvon maksimoivan portfolion on löydetty tuottavan keskitettyjä portfolioita, jotka eivät ole riskikorjattuina erityisen tehokkaita. Tutkimuksessa muodostettiin erilaisia geometrisen keskiarvon maksimoivia portfolioita, joita verrattiin markkinaindeksiin, tasapainotet-tuun portfolioon ja Black–Litterman-mallin mukaan muodostettuun portfolioon. Tulosten perus-teella parhaiten tuottivat GMM-portfolio, millä ei ollut yhtään rajoituksia sekä GMM-portfolio, jossa yhden osakkeen maksimipainoksi oli asetettu 20%. Nämä molemmat portfoliot tuottivat myös vertailuindeksiä paremmin. Molemmat portfoliot olivat myös huomattavasti riskillisempiä kuin tutkimuksessa käytetyt vertailuportfoliot ja pärjäsivät indeksiä huonommin riskikorjatuissa tuotoissa. Tutkielmassa muodostettujen GMM-portfolioiden tuotto heikkeni, kun lyhyeksi myynti sallittiin. Tutkimuksessa huomattiin analyytikoiden tavoitehintojen täyttyvän heikommin, kun analyyti-koiden antamien tavoitehintojen lukumäärä kasvoi, yhtiön markkina-arvo kasvoi ja analyytikon tavoitehinnan ja osakekurssin suhteen kasvaessa. Analyytikon tavoitehintojen painoarvon kasvaes-sa mallissa, myös portfolioiden tuotot laskivat järjestelmällisesti.
Keywords: GMM, portfolio, tavoitehinnat, Black-Litterman