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Effet du rendement cible

Cet exercice vous montrera l'effet d'une hausse de votre rendement cible sur la volatilité de votre portefeuille efficient moyenne‑variance.

La fonction portfolio.optim offre des arguments pour des spécifications plus générales. Les arguments sont les suivants :

portfolio.optim(x, pm = mean(x), shorts = FALSE, reshigh = NULL)

L'argument pm fixe le rendement cible, l'argument reshigh précise les contraintes supérieures sur les pondérations du portefeuille, et l'argument shorts est un booléen qui indique si les pondérations négatives sont interdites ou non; par défaut, shorts = FALSE.

Vous créerez un portefeuille optimisé pour un rendement cible égal à la valeur moyenne de la série de rendements returns. Ensuite, vous créerez un portefeuille dont le rendement cible est 10 % plus élevé que le rendement moyen de la série et vous calculerez la variation proportionnelle du risque.

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Introduction à l'analyse de portefeuille en R

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Instructions de l’exercice

  • Créez un portefeuille à partir de returns où le rendement cible est la moyenne de returns. Rangez le résultat dans la variable pf_mean.
  • Créez un portefeuille à partir de returns où le rendement cible est 10 % supérieur à la moyenne de returns. Nommez-le pf_10plus.
  • Affichez les écarts-types de pf_mean et de pf_10plus (2 lignes de code). Rappelez-vous que l'écart-type du portefeuille se trouve dans $ps.
  • Calculez l'augmentation proportionnelle de l'écart-type obtenue en haussant votre rendement cible.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)
Modifier et exécuter le code