Professional Financial Portfolio Investment - Statistics Project Example

INVESTMENT ANALYSIS Name University Course Date Introduction Question 1 b. Estimation of vector of expected returns for 5 asset classes and variance-covariance matrix Assets µ Ω AU Equity 0.069013 0.0216553 0.009063 0.008595 0.006222 0.009684 AU Real Estate 0.10913 0.009063 0.014818 0.00452 0.004041 0.005176 EU Equity 0.12853 0.008595 0.00452 0.018633 0.013325 0.011719 US Equity 0.197709 0.006222 0.004041 0.013235 0.016768 0.009694 Emerging Market Equity 0.081817 0.009684 0.005176 0.011719 0.009694 0.018556 c. Determination of Efficient, inefficient Assets and asset class that dominates Assets µ δ AU Equity 0.069013 0.12866 AU Real Estate 0.109126 0.12173 EU Equity 0.128153 0.1365 US Equity 0.197709 0.12949 Emerging Market Equity 0.081817 0.13615 The most efficient asset classes are AU real estate and US Equity The efficient asset classes are the Australian Real Estate & US Equity because Australian Equity is taken over by real estate while the inefficient class of assets includes the Australian Equity, European Equity and Emerging Market Equity. The result of my analysis also shows that EU equity is also dominated by AU equity and real estate. Finally Emerging market Equity is then dominated by all equities which include EU equity, AU equity and AU real estate. d. Computation and reporting of parameters A, B, C and Δ A B C D 108.6943479 13.83320518 2.873533901 120.979328 (e) Construct and plot the MVS (with short sales allowed) for expected (annual) returns ranging between 10% and 35%. Your figure should also indicate the positions of the five asset classes. (f) Identify the global minimum variance portfolio (MVP), i.e. report the portfolio Weights (in the five asset classes), expected return, and variance of the MVP. A B C 108. 2364 17.56739 3.0151 (g) Determine and report the portfolio weights for the efficient portfolio with 17% expected return.   x*         0.1091038 0.34307115 -0.1901038 0.90185509 -1026388 0.15692015 Question 2 a. Estimation of vector of expected returns for 5 asset classes and variance-covariance matrix Assets µ Ω AU Equity 0.069013 0.016553 0.009063 0.008595 0.006222 0.009684 -0.03485 AU Real Estate 0.109126 0.009063 0.014818 0.00452 0.004142 0.005176 -0.00132 EU Equity 0.128153 0.008595 0.00452 0.018633 0.013325 0.011719 -0.00043 US Equity 0.197709 0.006222 0.004041 0.013235 0.016768 0.009694 -0.00355 Emerging Market Equity 0.081817 0.009684 0.005176 0.011719 0.009694 0.018536 -0.00734 Gold -0.03485 -0.001324 -0.000426 -0.00355 -0.007335 -0.00348 -0.00348 (b) Compute and report the new A, B, C and Δ parameters. A B C Δ 192.7778 17.17473 3.004148 283.47321 c. Construction of MVS (with short sales allowed) for expected annual returns ranging between -10% and 35% (d). Identify the new global minimum variance portfolio (MVP), i.e. report the port-folio weights (in the six assets), expected return, and variance of the MVP.   X*G         0.065849434 0.203830295 -0.07134062 0.379185637 0.096625 0.325851 (e) Determine and report the new portfolio weights for the efficient portfolio with 17% expected return.   x*         0.1091038 0.34307115 -0.1901038 0.90185509 -1026388 0.15692015 (f) Calculate and report the reduction in risk of the 17% returning efficient portfolio that can be achieved by adding gold to the portfolio.   When there is no Gold  δp 0.10411909   When there is Gold  δp 0.09812107 Risk reduction 0.005998017 Question 3 (a)Construct and plot the MVS (with short sales allowed) for the five asset classes and gold plus the risk-free asset paying 1%. (b) Identify the tangency portfolio, i.e. report its portfolio weights, expected return, and variance of returns. Furthermore, illustrate its tangency property graphically by plotting the MVS from 2.(c) on the same set of axes. (c) Determine and report the new portfolio weights for the efficient portfolio with 17% expected return. (d) Calculate and report the reduction in risk of the 17% returning efficient portfolio that can be achieved by adding the risk-free asset bond to the portfolio of six risky assets. X 0.00198 0.8724 0.1412 -0.0251 -0.4692 0.0497 A B C 108.6943479 13.83320518 2.873533901 Δ λ RF µP δP δP X 106.2341 0.0504 0.0012 0.17 0.0078 0.0792 0.4932 Question 4 (a) and (b)Construct and plot the risky asset only MVS with no short sales allowed for the five asset classes plus gold. (Recall you will need Solver to do this.) (c) List the portfolio weights for all the data points used in constructing your no short sales allowed graph. AU Equity AU Real Estate EU Equity US Equity Emerging Market Equity Gold 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.099864 0.101161 0.099496 0.100717 0.099214 0.100463 0.10138 0.10045 0.099991 0.102497 0.100159 0.100936 0.10102 0.101316 0.097121 0.102313 0.100227 0.09843 0.101101 0.102551 0.094656 0.099748 0.098799 0.100323 0.102112 0.103765 0.097349 0.100323 0.098342 0.099351 0.102006 0.104893 0.097872 0.101478 0.097555 0.100751 0.102802 0.107313 0.097169 0.101362 0.099364 0.099641 0.100208 0.106028 0.097078 0.101619 0.09651 0.095981 0.094628 0.103465 0.092502 0.099181 0.092137 0.096522 0.094224 0.104015 0.093419 0.101964 0.092708 0.095166 0.095035 0.105397 0.090647 0.100059 0.093111 0.098363 0.095031 0.106389 0.092059 0.101444 0.092326 0.096572 0.094881 0.105646 0.092513 0.100854 0.092795 0.09886 0.094668 0.106199 0.092868 0.100402 0.092124 0.095193 0.095753 0.107297 0.093931 0.100458 0.092347 0.097455 0.097231 0.107375 0.092688 0.100367 0.093648 0.095966 0.095463 0.108468 0.092932 0.100458 0.091769 0.096808 0.098197 0.110971 0.09153 0.09932 0.091432 0.096309 0.098447 0.111024 0.09309 0.100454 0.091424 0.098508 0.098721 0.112467 0.094026 0.099756 0.091576 0.097748 0.100026 0.111627 0.095416 0.100886 0.094134 0.098632 0.102196 0.112561 0.097604 0.103201 0.094591 0.098488 0.101702 0.111749 0.097812 0.10296 0.094314 0.101795 0.100933 0.111734 0.0984 0.103363 0.093179 0.102752 0.10116 0.115371 0.10175 0.105264 0.09495 0.10602 0.102661 0.114225 0.103945 0.105394 0.097626 0.108052 0.103089 0.113431 0.103669 0.105987 0.0979 0.108444 0.102591 0.113076 0.100704 0.105341 0.098207 0.108242 0.105103 0.117066 0.105957 0.108545 0.100416 0.108731 0.10492 0.117078 0.103494 0.106239 0.099249 0.107505 0.106896 0.117726 0.104679 0.105492 0.099191 0.10538 0.104588 0.118251 0.102414 0.103748 0.097509 0.104701 0.104301 0.117871 0.103322 0.10393 0.098839 0.102512 0.104345 0.117326 0.100503 0.101422 0.097424 0.105977 0.101417 0.116024 0.098461 0.100716 0.096035 0.105042 0.103199 0.117692 0.103112 0.103042 0.097355 0.107339 0.105374 0.117455 0.10451 0.103779 0.098551 0.10489 0.106445 0.119066 0.104594 0.103449 0.099684 0.104519 0.107177 0.11912 0.105602 0.10262 0.101002 0.104058 0.108124 0.118687 0.107929 0.105038 0.102158 0.101854 0.10924 0.119246 0.107957 0.103527 0.103887 0.101655 0.110467 0.11865 0.109227 0.107558 0.105399 0.101266 0.110133 0.120517 0.110401 0.107092 0.103975 0.102037 0.111576 0.122051 0.11055 0.108659 0.105263 0.103717 0.113072 0.123092 0.113838 0.110569 0.10472 0.101896 0.115081 0.125191 0.115478 0.111747 0.10553 0.102682 0.116255 0.124877 0.113211 0.113009 0.10514 0.102515 0.117719 0.123223 0.113195 0.113406 0.105951 0.09903 0.11735 0.124967 0.11209 0.113077 0.104649 0.096822 0.11894 0.125175 0.111943 0.114436 0.105657 0.096862 0.119812 0.126507 0.11442 0.116779 0.106801 0.097201 0.119737 0.126961 0.113951 0.115483 0.102643 0.09822 0.116162 0.12447 0.111751 0.114771 0.099685 0.099097 0.116143 0.123897 0.11058 0.116008 0.101828 0.098392 0.114387 0.126144 0.110206 0.115355 0.099694 0.097249 0.117242 0.130115 0.111638 0.116686 0.09973 0.092684 0.115334 0.132957 0.111068 0.11642 0.100891 0.086118 0.119206 0.132629 0.115226 0.118702 0.10224 0.089743 0.119955 0.134359 0.118121 0.120889 0.104157 0.090436 0.121746 0.136865 0.122294 0.126199 0.108291 0.088726 0.121154 0.137535 0.125861 0.132306 0.11085 0.084307 0.11654 0.131369 0.125685 0.131644 0.109553 0.08566 0.11521 0.128977 0.126135 0.131353 0.108796 0.086021 0.110792 0.125219 0.127791 0.133855 0.107071 0.085419 0.112057 0.123484 0.125293 0.130646 0.102755 0.085742 0.110818 0.123219 0.124233 0.133595 0.101545 0.079652 0.11231 0.125681 0.125775 0.135746 0.106754 0.075514 0.113224 0.127543 0.126788 0.139288 0.105303 0.074861 0.116316 0.125285 0.132625 0.143595 0.108616 0.078888 0.116274 0.125537 0.133092 0.142445 0.107643 0.07981 0.117908 0.127569 0.133469 0.142021 0.108551 0.081558 0.119658 0.12407 0.140746 0.148922 0.111811 0.080886 0.118217 0.12533 0.137837 0.142821 0.107887 0.08102 0.11959 0.123257 0.13804 0.139861 0.108747 0.084685 0.119812 0.123006 0.140638 0.143328 0.107899 0.086257 0.120083 0.123362 0.137041 0.1428 0.109059 0.08633 0.120317 0.122023 0.13632 0.140289 0.108763 0.085766 0.122062 0.123542 0.139022 0.142434 0.111785 0.080985 0.123397 0.125266 0.140735 0.142111 0.11306 0.082435 0.124108 0.125127 0.141304 0.141873 0.11247 0.082895 0.12179 0.12578 0.13875 0.139889 0.111799 0.08114 0.122326 0.126255 0.138976 0.140685 0.113369 0.078598 0.124445 0.127903 0.140447 0.141219 0.113103 0.081487 0.12596 0.127232 0.143482 0.143482 0.11241 0.083869 0.12654 0.127573 0.14309 0.145819 0.114293 0.081462 0.126297 0.127692 0.143279 0.147501 0.111445 0.079709 0.12632 0.128202 0.145116 0.150108 0.112713 0.079901 0.124781 0.124914 0.148796 0.153873 0.115657 0.077215 0.12441 0.124264 0.151123 0.154451 0.117027 0.077606 0.121276 0.120265 0.148553 0.155191 0.115701 0.076335 0.119227 0.118824 0.148194 0.155288 0.1162 0.076677 0.123128 0.12209 0.153727 0.159835 0.116494 0.074774 0.124505 0.120507 0.158533 0.16233 0.117942 0.075454 0.125113 0.121492 0.154922 0.159874 0.114651 0.07702 0.124232 0.122956 0.156843 0.161168 0.113736 0.077563 0.12408 0.123274 0.16173 0.164236 0.116366 0.077892 0.12256 0.121386 0.159174 0.16116 0.114562 0.078705 0.121369 0.120923 0.155615 0.160476 0.112993 0.077209 0.12082 0.120552 0.15429 0.157812 0.110248 0.078678 0.125258 0.124126 0.157883 0.16045 0.111829 0.082176 0.127185 0.126312 0.161016 0.161496 0.112821 0.082526 0.126393 0.124856 0.162858 0.163825 0.113843 0.082428 0.127737 0.125475 0.158868 0.163064 0.112292 0.083499 0.124629 0.123125 0.15519 0.160649 0.109426 0.086091 0.124833 0.123159 0.155595 0.161869 0.109677 0.083431 0.125506 0.122226 0.155684 0.158487 0.112551 0.080878 0.126814 0.123378 0.156626 0.158151 0.113935 0.081485 0.126949 0.126027 0.152552 0.152239 0.114193 0.082482 0.127548 0.127068 0.155075 0.157381 0.114591 0.080933 0.129344 0.128944 0.156853 0.158212 0.113276 0.081412 0.127639 0.128403 0.159891 0.160154 0.114749 0.081584 0.127702 0.129543 0.158033 0.158577 0.114137 0.08066 0.128128 0.129838 0.158254 0.158393 0.116838 0.081054 0.12845 0.130319 0.160719 0.162523 0.119702 0.080984 0.128443 0.129798 0.160868 0.163358 0.117242 0.078147 0.127777 0.131372 0.161789 0.165223 0.11898 0.07859 0.1264 0.130498 0.159617 0.163127 0.118825 0.079979 0.126736 0.131947 0.160953 0.165617 0.118546 0.082666 0.127335 0.132335 0.15834 0.164889 0.118454 0.082919 0.129203 0.130896 0.161469 0.168027 0.121331 0.082986 0.12831 0.133309 0.156294 0.166133 0.120708 0.084094 0.12936 0.134778 0.156603 0.167057 0.121507 0.082382 0.130572 0.136016 0.156176 0.16654 0.122871 0.082065 0.129938 0.134643 0.153142 0.163816 0.122025 0.081437 0.127106 0.132363 0.150738 0.165259 0.121004 0.082495 0.130174 0.137921 0.152168 0.166923 0.124098 0.08223 0.132024 0.140958 0.153678 0.169831 0.125111 0.080633 0.131563 0.139271 0.154588 0.170271 0.125036 0.081123 0.130927 0.13947 0.154187 0.170257 0.125825 0.079882 0.129346 0.136658 0.158102 0.174662 0.126331 0.077647 0.127054 0.133019 0.160709 0.178702 0.126928 0.076738 0.124255 0.1319 0.159082 0.179611 0.125676 0.0767 0.124367 0.132786 0.155464 0.180618 0.124056 0.075302 0.12133 0.132705 0.149612 0.17374 0.122351 0.07713 0.12328 0.132857 0.149281 0.171449 0.120303 0.078253 0.126566 0.136047 0.151297 0.177675 0.120657 0.077828 0.129241 0.140675 0.15417 0.182651 0.124678 0.074041 0.129767 0.141531 0.155313 0.187793 0.123725 0.073936 0.12755 0.141445 0.154207 0.18606 0.122447 0.074964 0.124042 0.138091 0.158752 0.189366 0.124803 0.075758 0.124246 0.140672 0.163022 0.193096 0.127053 0.074345 0.124767 0.143858 0.166415 0.198502 0.127705 0.075325 0.122062 0.145254 0.160333 0.193499 0.122823 0.07738 0.124844 0.146702 0.164558 0.202638 0.125179 0.075736 0.126152 0.149367 0.165942 0.205409 0.126856 0.075726 0.12712 0.146393 0.16239 0.202229 0.127068 0.075182 0.127814 0.15069 0.156859 0.199459 0.127104 0.077108 0.123923 0.147874 0.158818 0.196765 0.1264 0.080995 0.128661 0.154623 0.168668 0.206385 0.134992 0.082024 0.130684 0.155428 0.171045 0.20503 0.133704 0.0811 0.136107 0.162234 0.174544 0.210919 0.135763 0.078292 0.137447 0.162455 0.177946 0.216395 0.137551 0.077835 0.13754 0.158225 0.178584 0.216334 0.136265 0.076465 0.138646 0.159901 0.180873 0.215915 0.137155 0.07702 0.137947 0.161984 0.178481 0.215359 0.136247 0.07394 0.135974 0.159244 0.176251 0.216548 0.133601 0.073198 0.139739 0.162446 0.181515 0.218645 0.135569 0.075252 0.138438 0.159388 0.179689 0.214103 0.134224 0.076252 0.13794 0.158441 0.184817 0.219842 0.142555 0.076284 0.139573 0.160799 0.184753 0.220662 0.146355 0.076544 0.137456 0.15704 0.181394 0.216002 0.145921 0.076488 0.138752 0.158701 0.184114 0.218175 0.147449 0.07474 0.135971 0.155645 0.183682 0.216817 0.145283 0.07468 0.131767 0.154461 0.184926 0.215832 0.142564 0.075617 0.134126 0.15689 0.183595 0.212623 0.141089 0.07793 0.13247 0.15737 0.187632 0.219513 0.144495 0.076584 0.135101 0.159378 0.187143 0.222524 0.143023 0.075643 0.128584 0.152566 0.185215 0.22199 0.140563 0.074277 0.129678 0.15351 0.185401 0.219037 0.1382 0.075002 0.130887 0.154415 0.184268 0.220322 0.137318 0.076437 0.129692 0.152762 0.189278 0.22261 0.140524 0.074639 0.129515 0.152381 0.185141 0.22379 0.140907 0.074046 0.128432 0.152125 0.19161 0.226692 0.138165 0.07371 0.132597 0.156499 0.19508 0.233251 0.140448 0.072037 0.130165 0.153376 0.194431 0.231458 0.13781 0.069032 0.133277 0.159113 0.195057 0.232102 0.135338 0.06963 0.12803 0.15599 0.192389 0.227625 0.131968 0.069583 0.125263 0.154698 0.190652 0.22999 0.129309 0.070785 0.121945 0.150852 0.18251 0.218028 0.122285 0.073794 0.123091 0.151984 0.186582 0.225759 0.126673 0.072174 0.117876 0.147723 0.184988 0.225046 0.125662 0.0714 0.118589 0.148361 0.185925 0.225793 0.125781 0.070278 0.120913 0.149377 0.18254 0.220362 0.127124 0.072467 0.117911 0.150231 0.181651 0.223545 0.124552 0.072991 0.118142 0.151529 0.182315 0.225377 0.12667 0.07245 0.123467 0.152546 0.184159 0.223022 0.129816 0.073688 0.123198 0.154018 0.186446 0.227175 0.13201 0.075448 0.125148 0.156925 0.18888 0.232795 0.133254 0.074177 0.122525 0.158292 0.190562 0.236492 0.131765 0.072833 0.121954 0.157845 0.190091 0.242266 0.134339 0.069422 0.118126 0.151003 0.182643 0.23115 0.128027 0.069004 0.122915 0.156387 0.184604 0.234682 0.129288 0.068695 0.121664 0.15486 0.185419 0.236516 0.127473 0.067428 0.120471 0.153938 0.179638 0.231248 0.122521 0.069222 0.117614 0.154588 0.177617 0.227192 0.119123 0.068711 0.119421 0.158434 0.178489 0.227365 0.122124 0.068026 0.121781 0.159137 0.180795 0.230686 0.122828 0.068742 0.123846 0.157511 0.178777 0.228808 0.121493 0.067765 0.116711 0.15372 0.17449 0.224329 0.118081 0.070233 0.114419 0.152673 0.171938 0.222276 0.114753 0.069792 0.11496 0.156055 0.170846 0.220651 0.11259 0.070193 0.117055 0.158972 0.171788 0.222833 0.116852 0.07151 0.11637 0.160756 0.168313 0.215442 0.116249 0.074158 0.111438 0.157467 0.163016 0.213816 0.111876 0.079432 0.115822 0.161796 0.167941 0.219887 0.116431 0.078918 0.11412 0.162824 0.166461 0.221425 0.115195 0.078308 0.119031 0.160725 0.167458 0.21992 0.119055 0.081538 0.120818 0.164516 0.166821 0.218245 0.118308 0.080876 0.121208 0.164099 0.167172 0.219254 0.121128 0.080503 0.118895 0.164427 0.164345 0.220834 0.120704 0.078454 0.116912 0.16291 0.16334 0.221401 0.120806 0.078491 0.115467 0.165254 0.165473 0.220953 0.120601 0.079834 0.120609 0.167277 0.166907 0.220665 0.122872 0.079282 0.122455 0.166457 0.168636 0.221328 0.122354 0.078998 0.122824 0.170631 0.170733 0.221309 0.12317 0.082918 0.123755 0.174332 0.17208 0.228817 0.122602 0.083186 0.12462 0.174555 0.173993 0.230425 0.122575 0.081825 0.125141 0.174658 0.175808 0.232957 0.121821 0.080617 0.126418 0.175271 0.181625 0.239343 0.12597 0.078116 0.124384 0.174985 0.177275 0.235191 0.124936 0.079798 0.124236 0.17741 0.170932 0.232287 0.124914 0.081944 0.120731 0.17668 0.167176 0.230439 0.122683 0.083198 0.119573 0.175047 0.161304 0.223372 0.121069 0.08505 0.122693 0.180672 0.16733 0.230971 0.126708 0.08614 0.122317 0.182141 0.162133 0.231996 0.124102 0.087419 0.126973 0.183984 0.167011 0.234297 0.129517 0.085475 0.128577 0.187447 0.169867 0.24035 0.132279 0.085284 0.130078 0.188362 0.170094 0.235471 0.13027 0.086967 0.128558 0.184745 0.168098 0.236437 0.132067 0.086144 0.129341 0.181667 0.170326 0.234006 0.134187 0.086089 0.129243 0.182186 0.171288 0.236316 0.135568 0.086295 0.128981 0.184103 0.171606 0.233775 0.133693 0.085013 0.125644 0.179112 0.175576 0.238507 0.135449 0.085083 0.124859 0.173187 0.17341 0.232296 0.136636 0.085573 0.123865 0.169537 0.17064 0.236364 0.1346 0.084036 0.127012 0.172974 0.172231 0.234806 0.136884 0.086065 0.12712 0.174059 0.170964 0.234478 0.134388 0.084511 0.127857 0.166931 0.170205 0.235077 0.137365 0.080342 0.127075 0.167674 0.166832 0.23143 0.133958 0.080594 0.126989 0.164588 0.167594 0.23319 0.136555 0.081396 0.123563 0.158346 0.167392 0.232179 0.135751 0.082006 0.121154 0.159768 0.162516 0.225224 0.130789 0.083803 0.125595 0.153799 0.165644 0.237708 0.128329 0.078612 0.125331 0.156523 0.166578 0.246286 0.131023 0.077645 0.128801 0.159914 0.166848 0.247039 0.131273 0.075711 0.127309 0.157294 0.165945 0.243977 0.13059 0.075507 0.130036 0.163015 0.171723 0.251379 0.134306 0.074507 0.129388 0.163335 0.176049 0.257226 0.134152 0.07291 0.13161 0.170393 0.179498 0.26176 0.133851 0.072687 0.132496 0.170143 0.180032 0.256587 0.136225 0.073863 0.134596 0.170226 0.180541 0.258506 0.137723 0.075266 0.133789 0.164831 0.1775 0.252447 0.136837 0.076737 0.132239 0.161557 0.175436 0.250231 0.135406 0.0773 0.133623 0.163866 0.177557 0.252686 0.138744 0.076251 0.131463 0.162842 0.174735 0.248887 0.136802 0.078159 0.133778 0.167 0.173969 0.251546 0.138777 0.079153 0.13577 0.167817 0.175685 0.255683 0.140225 0.079373 0.134208 0.16693 0.174375 0.256975 0.140668 0.080623 0.133988 0.167615 0.179696 0.262636 0.141001 0.078596 0.135064 0.163972 0.180893 0.26243 0.140749 0.077002 0.135625 0.166557 0.181499 0.258273 0.143934 0.078827 (d) Identify and report the range of expected returns for which the short sales con-straint is not binding. Every short selling limitations works but it is available when the investment is entered into with the short selling and it is also believed that the constraint of no selling does not affect the investment. Furthermore, there is no constraint that can bring change in the strength of the portfolio when there is no other asset needed by the investor. Under this condition when it can affect constraint due to the fact that the mentioned portfolios are needed at least there is one which can be sold short. For that matter, it will have a wide range of expected return in the absence of short selling with constrained binding. Therefore expected returns with short selling constrains is not binding has expected return from -1.5% to 5% as shown on the graph. (e) Discuss the compositions of the portfolios at the end-points of the MVS with no short sales. The graph shows two points of MVS that has short selling constraint. The initial point shows the maximum return asset and the other one shows the minimum level of return asset. These points results into full investment of the portfolio that has the capacity to generate both the minimum and maximum returns. In this scenario, it is necessary to have full investment in the fourth asset so has to maximize profits. At the same time, we also target to earn minimum returns from the portfolio with a projection return of asset 5. We will be forced to invest in the asset that has portfolio weight of 1. We therefore can only select assets that include US equity, AUS real estate and emerging market equity. All these assets are found within MVS that do not bear short selling. US equity and emerging market equity are found at the extreme ends of MVS and for that reason when they do not has short selling they will not produce portfolio with high projected returns as compared to US equity and that performs poorly (Emerging market equity). Read More