Pokročilé odhady momentů

PortfolioAnalytics podporuje metodu "sample" a také tři pokročilejší metody pro odhadování momentů portfolia.

"sample": Základní výběrový odhad prvních čtyř momentů.
"boudt": První čtyři momenty jsou odhadnuty pomocí statistického faktorového modelu vycházejícího z práce Boudt et al., 2014.
"black_litterman": První dva momenty jsou odhadnuty pomocí Black-Littermanovy metody.
"Meucci": První dva momenty jsou odhadnuty pomocí rámce Fully Flexible Views.

V tomto cvičení odhadneš druhý moment pomocí metody "boudt". Objekt specifikace portfolia port_spec s cílem "StdDev" je už připraven.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Portfolio Analysis in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypiš objekt specifikace portfolia.
Natrénuj statistický faktorový model se 3 faktory na výnosech aktiv. Výsledek ulož do proměnné fit.
Odhadni momenty portfolia metodou "boudt" se 3 faktory. Výsledek ulož do proměnné moments_boudt.
Pomocí extractCovariance() získej odhadnutou rozptylově-kovariační matici z fit a ověř, zda se shoduje s odhadem v moments_boudt.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Print the portfolio specification object


# Fit a statistical factor model to the asset returns
fit <- statistical.factor.model(R = ___, k = ___)

# Estimate the portfolio moments using the "boudt" method with 3 factors
moments_boudt <- set.portfolio.moments(R = ___, portfolio = ___, method = ___, k = ___)

# Check if the covariance matrix extracted from the model fit is equal to the estimate in `moments_boudt`
moments_boudt$___ == extractCovariance(___)

Upravit a spustit kód