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  3. R로 배우는 중급 포트폴리오 분석
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연습 문제

고급 모멘트 추정

PortfolioAnalytics는 포트폴리오 모멘트를 추정하기 위해 "sample" 방법과 함께 세 가지 더 고급 방법을 지원합니다.

  1. "sample": 첫 네 가지 모멘트에 대한 기본 표본 추정.
  2. "boudt": Boudt et al., 2014의 연구에 기반한 통계적 요인 모형을 적합하여 첫 네 가지 모멘트를 추정합니다.
  3. "black_litterman": Black-Litterman 프레임워크를 사용해 첫 두 가지 모멘트를 추정합니다.
  4. "Meucci": Fully Flexible Views 프레임워크를 사용해 첫 두 가지 모멘트를 추정합니다.

이 연습 문제에서는 "boudt" 방법을 사용해 두 번째 모멘트를 추정합니다. "StdDev" 목적함수를 가진 port_spec라는 포트폴리오 명세 객체가 이미 생성되어 있습니다.

지침

100 XP
  • 포트폴리오 명세 객체를 출력하세요.
  • 자산 수익률에 3개의 요인을 가진 통계적 요인 모형을 적합하세요. 변수 이름은 fit으로 하세요.
  • 3개 요인으로 "boudt" 방법을 사용해 포트폴리오 모멘트를 추정하세요. 변수 이름은 moments_boudt로 하세요.
  • extractCovariance()를 사용해 fit에서 추정된 분산-공분산 행렬을 가져오고, 이것이 moments_boudt의 추정치와 동일한지 확인하세요.