Qui est responsable ?

Dans la vidéo précédente, vous avez vu la différence entre un budget d’allocation de capital et un budget de risque. Dans cet exercice, vous allez construire un budget de risque et découvrir le poids de la contribution au risque de chaque actif dans la volatilité totale du portefeuille.

Pour ce dernier exercice, vous allez calculer les contributions au risque pour un portefeuille investi de nouveau à 40 % en actions, 40 % en obligations, 10 % en immobilier et 10 % en matières premières. La fonction StdDev() joue un rôle important ici. La fonction StdDev() renvoie une liste comprenant l’écart-type des actifs ($StdDev), leur contribution au risque ($contribution) et leur contribution au risque en pourcentage ($pct_contrib_StdDev).

Vous utiliserez trois arguments de la fonction StdDev() pour effectuer ce calcul. Le premier est R, un vecteur, une matrice, un data frame, une série temporelle ou un objet zoo de rendements. Le deuxième est portfolio_method, que vous définirez sur component, et le troisième est weights.

L’objet returns est déjà chargé dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de portefeuille en R

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Instructions

Créez un vecteur des pondérations du portefeuille appelé weights. Attention, l’ordre compte !
Calculez votre budget de volatilité avec StdDev() sur la série de rendements returns. Définissez portfolio_method = "component" et weights égal au vecteur weights que vous venez de créer. Appelez cet objet vol_budget.
Combinez les pondérations et les contributions au risque en pourcentage dans une table appelée weights_percrisk à l’aide de cbind().
Affichez la table et observez à quel point les contributions au risque en pourcentage diffèrent des pondérations du portefeuille.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create portfolio weights


# Create volatility budget
vol_budget <- StdDev(___, portfolio_method = "___", weights = ___)

# Make a table of weights and risk contribution

colnames(weights_percrisk) <- c("weights", "perc vol contrib")

# Print the table

Modifier et exécuter le code