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演習

高度なモーメント推定

PortfolioAnalytics では、ポートフォリオのモーメント推定に「sample」メソッドに加えて、さらに3つの高度なメソッドが利用できます。

  1. "sample": 最初の4つのモーメントの基本的な標本推定。
  2. "boudt": Boudt ほか, 2014 に基づく統計的ファクターモデルを適合させて最初の4つのモーメントを推定します。
  3. "black_litterman": Black-Litterman フレームワーク を用いて最初の2つのモーメントを推定します。
  4. "Meucci": Fully Flexible Views フレームワーク を用いて最初の2つのモーメントを推定します。

この演習では、「boudt」メソッドを使って第2モーメントを推定します。"StdDev" 目的を持つポートフォリオ仕様オブジェクト port_spec はすでに作成されています。

指示

100 XP
  • ポートフォリオ仕様オブジェクトを表示します。
  • 資産リターンに3因子の統計的ファクターモデルを適合させます。変数名は fit とします。
  • 3因子で「boudt」メソッドを使ってポートフォリオのモーメントを推定します。変数名は moments_boudt とします。
  • extractCovariance() を使って fit から推定された分散共分散行列を取得し、moments_boudt の推定結果と等しいか確認します。