Excess return dan Sharpe ratio portofolio
Anda baru saja mempelajari cara membuat statistik deskriptif dari return portofolio. Sekarang Anda akan mempelajari cara mengevaluasi kinerja portofolio Anda!
Evaluasi kinerja melibatkan perbandingan pilihan investasi Anda dengan pilihan investasi alternatif. Paling sering, kinerja dibandingkan dengan berinvestasi pada aset yang (hampir) bebas risiko, seperti U.S. Treasury Bill. Return dari U.S. Treasury Bill dikenal sebagai tingkat bebas risiko karena Treasury Bill (T-Bill) dijamin oleh Pemerintah AS.
Dalam latihan ini, Anda diminta untuk melakukan annualisasi tingkat bebas risiko dengan menggunakan rumus bunga majemuk. Tingkat bunga majemuk tahunan diberikan oleh \((1+y)^{12}-1\). Tingkat tahunan digunakan untuk memperkirakan return tahunan dan sangat berguna untuk peramalan.
Seperti yang mungkin Anda ingat dari video, Sharpe Ratio adalah metrik penting yang menunjukkan rasio return terhadap volatilitas. Ini dihitung dengan mengambil rata-rata excess return (return - tingkat bebas risiko), dibagi dengan volatilitas return.
Di ruang kerja Anda telah dimuat objek rf yang berisi tingkat satu bulan dari T-Bill. Return portofolio S&P 500 masih tersedia sebagai sp500_returns.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pengantar Analisis Portofolio di R
Petunjuk latihan
- Hitung tingkat bebas risiko yang diannualisasi menggunakan rumus bunga majemuk, simpan sebagai
annualized_rf. - Plot deret waktu
annualized_rfmenggunakanplot.zoo(). - Hitung excess return bulanan portofolio, simpan sebagai
sp500_excess. - Cetak rata-rata excess return dan rata-rata return. Bandingkan keduanya.
- Lengkapi kode untuk menghitung Sharpe ratio bulanan, simpan sebagai
sp500_sharpe.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Compute the annualized risk free rate
annualized_rf <- (1 + ___)^__ - ___
# Plot the annualized risk-free rate
# Compute the series of excess portfolio returns
sp500_excess <- ___ - ___
# Compare the mean of sp500_excess and sp500_returns
mean(___)
mean(___)
# Compute the Sharpe ratio
sp500_sharpe <- ___(sp500_excess) / ___(sp500_returns)