Anaclet Kipupi Kitenge and J.W. Muteba Mwamba
RÉSUMÉ
Cet article développe une stratégie de diversification d’un portefeuille domestique visant à optimiser un capital d’investissement lors des retournements des marchés. La stratégie consiste à construire deux sous-portefeuilles (le portefeuille des rendements défavorables désigné ici sous le nom de ARP, et le portefeuille des rendements favorables désigné ici sous le nom de FRP) en utilisant une combinaison de copules, de la théorie des valeurs extrêmes (EVT) et de conditional value-at-risk (CVaR) basé sur le modèle de GARCH. Sous certaines hypothèses spécifiques, un cadre d’optimisation quadratique de moyenne-variance est mis en œuvre pour obtenir les poids optimaux. En utilisant les rendements quotidiens de neuf indices sectoriels de la bourse de Johannesburg, l’article conclut premièrement que les secteurs les plus corrélés au marché boursier (représenté par ALSI) sont ceux qui contribuent le plus à la maximisation de ARP, tandis que les secteurs offrant des rendements plus faibles avec un risque accru sont ceux qui contribuent le plus à la maximisation de FRP. Deuxièmement, l’article constate que le portefeuille efficace affiche de meilleures performances que le portefeuille de référence lorsque les marchés financiers sont en crise, cependant, l’inverse est vrai lorsque les marchés financiers sont en phase de reprise.
Mots-clés : Diversification de portefeuille, Risque systémique, Portefeuille quadratique de moyenne-variance, CVaR, Coefficient de corrélation de Spearman, CARA
Codes JEL : C46, C53, C58, C61, C65, G01, G11
ABSTRACT
This paper develops a domestic portfolio diversification strategy that optimizes investment capital during market downturns. The strategy consists in constructing two sub-portfolios (the adverse returns portfolio herein referred to as ARP, and the favorable returns portfolio herein referred to as FRP) using a combination of copulas, extreme value theory distribution, and the GARCH1 -based conditional value-at-risk (CVaR). Under some specific assumptions, a quadratic mean-variance optimization framework is implemented to obtain the optimal weights. Using daily returns of nine Johannesburg Stock Exchange sector indices, the paper finds firstly that sectors that are more correlated to the stock market (proxied by the ALSI) are the ones that contribute more in maximizing the ARP, and sectors that have lower returns with higher risk are the ones that contribute more in maximizing the FPR. Secondly, the paper finds that the efficient portfolio has a better performance than the benchmark portfolio when the financial markets are in turmoil; however, the converse is true when the financial markets are in upturns.
Keywords : Diversification de portefeuille, Risque systémique, Portefeuille quadratique de moyenne-variance, CVaR, Coefficient de corrélation de Spearman, CARA
JEL codes : C46, C53, C58, C61, C65, G01, G11
