Evaluación con muestra dividida
En el capítulo 2 usaste la función window() para filtrar tus rendimientos con fines gráficos. En este ejercicio, usarás window() para crear dos muestras: una de estimación y otra de evaluación. Este ejercicio mostrará cómo los pesos de la cartera pueden cambiar cuando modificas la ventana de estimación.
Para recordarte, la función window() tiene los argumentos x, start y end. Los valores de start y end van en el formato "YYYY-MM-DD".
El objeto returns está cargado en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis de carteras en R
Instrucciones del ejercicio
- Crea la muestra
returns_estimfiltrandoreturns, donde la muestra empieza el 1 de enero de 1991 y termina el 31 de diciembre de 2003. - Crea la muestra
returns_evalfiltrandoreturns, donde la muestra empieza el primer día de 2004 y termina el último día de 2015. - Crea un vector de pesos máximos igual al 10 %, con una longitud igual al número de columnas que hay en
returns, llamadomax_weights. - Crea una cartera con la muestra de estimación llamada
pf_estim, donde el peso máximo (reshigh) seamax_weights. - Crea una cartera con la muestra de evaluación llamada
pf_eval, donde el peso máximo (reshigh) seamax_weights. - Crea un diagrama de dispersión de los pesos de la cartera de evaluación frente a los pesos de la cartera de estimación (ten en cuenta que puedes usar
$pw). Si los pesos de la cartera son idénticos, deberían situarse sobre la recta de 45 grados.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create returns_estim
returns_estim <- window(___, start = "YYYY-MM-DD", end = "YYYY-MM-DD")
# Create returns_eval
# Create vector of max weights
max_weights <- rep(___, ncol(___))
# Create portfolio with estimation sample
pf_estim <- portfolio.optim(___, reshigh = ___)
# Create portfolio with evaluation sample
# Create a scatter plot with evaluation portfolio weights on the vertical axis
plot(___, ___)
abline(a = 0, b = 1, lty = 3)