Stime avanzate dei momenti
PortfolioAnalytics supporta il metodo "sample" e altri tre metodi più avanzati per stimare i momenti di portafoglio.
"sample": Stima campionaria di base dei primi quattro momenti."boudt": I primi quattro momenti sono stimati adattando un modello fattoriale statistico basato sul lavoro di Boudt et al., 2014."black_litterman": I primi due momenti sono stimati usando il framework Black-Litterman."Meucci": I primi due momenti sono stimati usando il framework Fully Flexible Views.
In questo esercizio stimerai il secondo momento usando il metodo "boudt". È già stato creato un oggetto di specifica del portafoglio chiamato port_spec con un obiettivo "StdDev".
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi di portafoglio intermedia in R
Istruzioni dell'esercizio
- Stampa l'oggetto di specifica del portafoglio.
- Adatta un modello fattoriale statistico con 3 fattori ai rendimenti degli asset. Assegna a una variabile chiamata
fit. - Stima i momenti del portafoglio usando il metodo "boudt" con 3 fattori. Assegna a una variabile chiamata
moments_boudt. - Usa
extractCovariance()per ottenere la matrice varianza-covarianza stimata dafite verifica se è uguale alla stima inmoments_boudt
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(___)