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金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Goals-Based Reporting
I remember, early in my career, I was excited to show a client what a good job we had done in the recovery post-2008. Through some effective stock picks, we had generated substantial alpha relative to the market as a whole. During the meeting, I pointed out the alpha figure and, much to my disappointment, my client responded, “What does that mean?” Unfortunately, rather than take the hint, I dove headlong into an explanation, equations and all, of how important alpha was as a risk-adjusted measure of returns. It did not help. My client did not care about his risk-adjusted performance relative to a benchmark. My client cared about achieving his goals! Alpha, to him, was a meaningless statistic.
So much of our current client reporting paradigm is consistent with the quip at the top of the chapter. We, as an industry, spend inordinate time and ink presenting metrics and data that we care about, and quite little on what it is the client cares about. Financial plans are a staple, of course, and that is good. But when it comes to monthly or quarterly performance reporting, the financial plan is drawered, and the meaningless metrics come back in force.
I want to explore how we might update our reporting to be consistent with a goals-based framework, to move away from the myriad meaningless metrics toward the metrics real people actually care about. I do not claim that this is the only way reporting should be done; by contrast, I am a bit of a neophyte when it comes to the challenges of client reporting. Like most practitioners, I rely on my technology services to generate and deliver reports without much second thought. This discussion is my attempt at a second thought on the matter, and it is my sincere hope that this discussion prompts others to add their wisdom and experience to the conversation. Hopefully, then, the industry can coalesce around a new and more meaningful norm for client reporting.
Rather than walk through the deficiencies of existing reports and how we might fix them, let’s begin this discussion with a blank slate. Given the goals-based framework, what information is relevant and meaningful to the investor? As we have discussed, goals-based investing sits at the intersection of the “big world” and the investor’s world. It stands to reason, then, that we need some reporting on both. First and foremost, an investor cares about her world-the world of her dreams, wants, wishes, and needs. Is the portfolio manager helping her achieve those objectives or not? But those objectives can only be achieved with the help from the big world of capital markets because the big world represents the opportunity set from which our investor can draw. If, for instance, the opportunity set only offered below-average returns, it is important our investor understands that the firm’s sub-par performance relative to her need is not necessarily due to insufficient skill on the part of the portfolio manager, but rather due to a poor opportunity set (and the inverse is also true, so this cuts both ways!). Good goals-based reporting should strike the right balance between the two (Figure 9.1 ).
金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Fragility Analysis of Goals-Based Inputs
I really had no way of effectively answering this question, so I sat on it for years-until I came upon Nassim Taleb’s theory of fragility. Most practitioners are familiar with Taleb’s iconoclastic style and more laymen-oriented work, such as The Black Swan. His book Antifragility is a must-read, but it was his technical work on the topic of system fragility that triggered a possible path to answer this latent question of mine. In 2012, with some coauthors, Taleb published a paper for the International Monetary Fund offering a simple heuristic for detecting fragility in any modellable system. ${ }^1$ These ideas were later expanded into more technical definitions, ${ }^2$ but the heuristic is sufficient for our needs.
In a nutshell, Taleb argues that linear increases in event significance often result in exponential increases in harm to the system. As an example: running a stop sign at 15 miles per hour is a fender-bender-likely a few thousand dollars in damage. Running a stop sign at 45 miles per hour is a hospital visit-likely tens of thousands of dollars in bodily damage, not to mention the possible loss of life. A $3 \mathrm{x}$ increase in event size (speed) resulted in a $10 x$ to $20 \mathrm{x}$ increase in harm (financial cost and bodily risk). In derivatives trading, this is known as gamma risk, or convexity.
Taleb uses this starting point to suggest a simple rule. Take a model of the system. Perturb the inputs, one at a time, equally to the upside and downside. Take the average of the output and subtract it from the baseline. If the result is negative, then negative convexity is present and the system is fragile with respect to that input. If the result is positive, then positive convexity is present and the system is antifragile (that is, it gains from extreme movements). If the result is 0 , then the system is robust (immune to movements). What is more exciting is that the accuracy of the system model is of secondary importance. As Taleb and Douady put it, “A wrong ruler will not measure the height of a child, but it will certainly tell us if he is growing.” It is not the absolute result with which we are concerned-that is, we are not concerned whether 8 comes out if 4.5 goes in. Rather, we are concerned with the drama associated with the changes-if 8 comes out when 4.5 goes in and 25 comes out when 5 goes in, we have some ground to say that getting this input right is very important.
More formally: Let $f(\cdot)$ be your model of a system and let $\alpha$ be an input to your model (since we are perturbing the model one variable at a time, $\alpha$ represents any input to the model). From here, we perturb $f(\cdot)$ by $\pm \Delta$, or some constant amount, and subtract the baseline from the average result:
$$
\Xi=\frac{f(\alpha-\Delta)+f(\alpha+\Delta)}{2}-f(\alpha)
$$
投资组合代写
金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Goals-Based Reporting
我记得，在我职业生涯的早期，我很兴奋地向客户展示我们在2008年后的经济复苏中做得有多好。通过一些有效的选股，我们相对于整体市场产生了可观的alpha值。在会议期间，我指出了alpha数字，令我非常失望的是，我的客户回答说:“这是什么意思?”不幸的是，我没有接受这个暗示，而是一头扎进了一个解释，包括等式和所有的东西，说明作为一种风险调整后的回报衡量指标，alpha是多么重要。但这无济于事。我的委托人并不关心他相对于基准的风险调整后的表现。我的客户关心的是实现他的目标!阿尔法，对他来说，是一个毫无意义的统计数字。
我们目前的客户报告范式与本章开头的俏皮话是一致的。作为一个行业，我们花费了大量的时间和墨水来呈现我们关心的指标和数据，而很少考虑客户关心的是什么。当然，财务计划是主要内容，这很好。但当涉及到月度或季度业绩报告时，财务计划就会被起草，而无意义的指标又会重新生效。
我想探讨我们如何更新我们的报告，使其与基于目标的框架保持一致，从无数无意义的指标转向人们真正关心的指标。我并不是说这是报道的唯一方式;相比之下，当涉及到客户报告的挑战时，我有点像个新手。像大多数从业者一样，我依靠我的技术服务来生成和交付报告，而不需要多想。这次讨论是我对这个问题重新思考的尝试，我真诚地希望这次讨论能促使其他人在对话中加入他们的智慧和经验。那么，希望整个行业能够围绕一个新的、更有意义的客户报告规范达成一致。
与其讨论现有报告的不足之处以及如何解决这些问题，不如让我们从头开始讨论。在基于目标的框架下，哪些信息对投资者来说是相关且有意义的?正如我们已经讨论过的，基于目标的投资处于“大世界”和投资者世界的交叉点。因此，我们有理由对这两方面都做一些报道。首先，投资者关心她的世界——她的梦想、愿望、愿望和需求的世界。投资组合经理是否在帮助她实现这些目标?但这些目标只有在资本市场大世界的帮助下才能实现，因为大世界代表着我们的投资者可以从中汲取的机会集。例如，如果机会集只提供低于平均水平的回报，重要的是我们的投资者明白，公司的低于平均水平的表现相对于她的需求并不一定是由于投资组合经理的技能不足，而是由于糟糕的机会集(反过来也是正确的，所以这是双向的!)。良好的基于目标的报告应该在两者之间取得适当的平衡(图9.1)。
金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Fragility Analysis of Goals-Based Inputs
我真的没有办法有效地回答这个问题，所以我把它搁置了很多年，直到我看到纳西姆·塔勒布(Nassim Taleb)的脆弱性理论。大多数从业者都熟悉塔勒布的反传统风格和更面向外行人的作品，比如《黑天鹅》。他的书《反脆弱性》是一本必读的书，但正是他在系统脆弱性主题上的技术工作，引发了回答我这个潜在问题的可能途径。2012年，塔勒布与一些合著者为国际货币基金组织(imf)发表了一篇论文，提供了一种简单的启发式方法，用于检测任何可建模系统的脆弱性。${ }^1$这些想法后来被扩展成更技术性的定义，${ }^2$但是启发式已经足够满足我们的需要了。
简而言之，塔勒布认为，事件重要性的线性增长往往导致对系统的危害呈指数增长。举个例子:以每小时15英里的速度闯红灯是一次小车祸——可能造成几千美元的损失。以每小时45英里的速度闯红灯是要去医院的——可能造成数万美元的身体损失，更不用说可能的生命损失了。事件规模(速度)$3 \mathrm{x}$的增加导致危害(经济成本和人身风险)$10 x$到$20 \mathrm{x}$的增加。在衍生品交易中，这被称为伽马风险或凸性。
塔勒布以此为出发点提出了一个简单的规则。以系统的模型为例。扰动输入，一次一个，上下相等。取输出的平均值，并从基线中减去它。如果结果为负，则存在负凸性，并且系统相对于该输入是脆弱的。如果结果为正，则存在正凸性，并且系统是反脆弱的(也就是说，它从极端运动中获益)。如果结果为0，则系统是健壮的(不受运动影响)。更令人兴奋的是，系统模型的准确性是次要的。正如塔勒布和杜瓦迪所说，“一把错误的尺子不能测量孩子的身高，但它肯定能告诉我们他是否在长高。”我们所关心的并不是绝对的结果，也就是说，我们并不关心是否得到8分，如果得到4.5分。相反，我们关心的是与变化相关的戏剧性——如果输入4.5得到8，输入5得到25，我们有理由说，正确输入是非常重要的。
更正式地说:让$f(\cdot)$作为系统的模型，让$\alpha$作为模型的输入(因为我们每次对模型进行一个变量的扰动，$\alpha$代表模型的任何输入)。从这里，我们用$\pm \Delta$或某个常量来扰动$f(\cdot)$，并从平均结果中减去基线:
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\Xi=\frac{f(\alpha-\Delta)+f(\alpha+\Delta)}{2}-f(\alpha)
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。