Estimaciones avanzadas de momentos
PortfolioAnalytics admite el método "sample" y además tres métodos más avanzados para estimar los momentos de un portafolio.
"sample": Estimación muestral básica de los cuatro primeros momentos."boudt": Los cuatro primeros momentos se estiman ajustando un modelo de factores estadístico basado en el trabajo de Boudt et al., 2014."black_litterman": Los dos primeros momentos se estiman usando el marco Black-Litterman."Meucci": Los dos primeros momentos se estiman usando el marco Fully Flexible Views.
En este ejercicio, estimarás el segundo momento usando el método "boudt". Ya se ha creado un objeto de especificación de portafolio llamado port_spec con un objetivo "StdDev".
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de carteras intermedio en R
Instrucciones del ejercicio
- Imprime el objeto de especificación del portafolio.
- Ajusta un modelo de factores estadístico con 3 factores a los rendimientos de los activos. Asígnalo a una variable llamada
fit. - Estima los momentos del portafolio usando el método "boudt" con 3 factores. Asígnalo a una variable llamada
moments_boudt. - Usa
extractCovariance()para obtener defitla matriz de varianza-covarianza estimada y comprueba si es igual a la estimación enmoments_boudt.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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(___)