Auswirkung des Renditeziels
In dieser Übung siehst du, wie sich ein höheres Renditeziel auf die Volatilität deines mean-variance-effizienten Portfolios auswirkt.
Die Funktion portfolio.optim hat Argumente, die allgemeinere Spezifikationen erlauben. Die Argumente sind:
portfolio.optim(x, pm = mean(x), shorts = FALSE, reshigh = NULL)
Das Argument pm legt das Renditeziel fest, reshigh gibt die oberen Grenzen für die Portfoliogewichte an, und shorts ist ein logischer Parameter, der festlegt, ob negative Gewichte verboten sind oder nicht; standardmäßig gilt shorts = FALSE.
Du erstellst zunächst ein Portfolio, das für ein Renditeziel optimiert ist, das dem Durchschnittswert der Renditeserie returns entspricht. Danach erstellst du ein Portfolio mit einem Renditeziel, das 10 % über dem Durchschnitt der Renditeserie liegt, und berechnest die relative Änderung des Risikos.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Portfolioanalyse in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Erstelle ein Portfolio auf Basis von
returns, bei dem das Renditeziel dem Mittelwert vonreturnsentspricht. Speichere das Ergebnis in der Variablepf_mean. - Erstelle ein Portfolio auf Basis von
returns, bei dem das Renditeziel 10 % höher ist als der Mittelwert vonreturns. Nenne diesespf_10plus. - Gib die Standardabweichungen von
pf_meanundpf_10plusaus (2 Codezeilen). Denk daran: Die Portfolio-Standardabweichung steht in$ps. - Berechne den proportionalen Anstieg der Standardabweichung, der durch das höhere Renditeziel entsteht.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create portfolio with target return of average returns
pf_mean <- portfolio.optim(___, pm = mean(___))
# Create portfolio with target return 10% greater than average returns
pf_10plus <- portfolio.optim(___, pm = 1.1 * mean(___))
# Print the standard deviations of both portfolios
# Calculate the proportion increase in standard deviation
(___$ps - ___$ps) / (___$ps)