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  3. Rで学ぶポートフォリオ分析入門
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演習

スプリットサンプル評価

第2章では、window() 関数を使って、可視化のためにリターンをサブセット化しました。この演習では、window() を用いて推定用サンプルと評価用サンプルの2つを作成します。推定ウィンドウを変えるとポートフォリオのウェイトがどのように変化するかを示します。

確認ですが、window() 関数は x、start、end を引数に取り、start と end の形式は "YYYY-MM-DD" です。

オブジェクト returns はワークスペースに読み込まれています。

指示

100 XP
  • returns をサブセット化してサンプル returns_estim を作成し、期間を 1991年1月1日 から 2003年12月31日 までにします。
  • returns をサブセット化してサンプル returns_eval を作成し、期間を 2004年の初日から 2015年の最終日までにします。
  • returns の列数と同じ長さで、各要素が10%の最大ウェイトのベクトルを作成し、max_weights と名付けます。
  • 推定サンプルを用いてポートフォリオ pf_estim を作成し、最大ウェイト（reshigh）に max_weights を設定します。
  • 評価サンプルを用いてポートフォリオ pf_eval を作成し、最大ウェイト（reshigh）に max_weights を設定します。
  • 評価ポートフォリオのウェイトを推定ポートフォリオのウェイトに対して散布図にプロットします（$pw を使えます）。ポートフォリオのウェイトが同一であれば、点は45度線上に並ぶはずです。