목표 수익률의 효과

이번 연습 문제에서는 목표 수익률을 높였을 때 평균-분산 효율적 포트폴리오의 변동성이 어떻게 달라지는지 살펴봅니다.

함수 portfolio.optim 은 보다 일반적인 사양을 위한 인자를 제공합니다. 인자는 다음과 같습니다:

portfolio.optim(x, pm = mean(x), shorts = FALSE, reshigh = NULL)

인자 pm은 목표 수익률을 설정하고, reshigh는 포트폴리오 가중치의 상한 제약을 지정합니다. shorts는 음의 가중치 허용 여부를 지정하는 논리값으로, 기본값은 shorts = FALSE입니다.

먼저 수익률 시계열 returns의 평균과 같은 목표 수익률로 최적화된 포트폴리오를 만들겠습니다. 그다음 평균 수익률보다 10% 높은 목표 수익률을 갖는 포트폴리오를 만들고, 위험(변동성)의 비율 변화를 계산하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 포트폴리오 분석 입문

강의 보기

연습 안내

목표 수익률이 returns의 평균이 되도록 returns를 사용해 포트폴리오를 만들고, 결과를 변수 pf_mean에 저장하세요.
목표 수익률이 returns의 평균보다 10% 더 크도록 returns를 사용해 포트폴리오를 만들고, 이를 pf_10plus라고 하세요.
pf_mean과 pf_10plus의 표준편차를 각각 출력하세요(코드 2줄). 포트폴리오 표준편차는 $ps에 저장되어 있다는 점을 기억하세요.
목표 수익률을 높였을 때 표준편차가 얼마나 비율적으로 증가했는지 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create portfolio with target return of average returns 
pf_mean <- portfolio.optim(___, pm = mean(___))

# Create portfolio with target return 10% greater than average returns
pf_10plus <- portfolio.optim(___, pm = 1.1 * mean(___))

# Print the standard deviations of both portfolios



# Calculate the proportion increase in standard deviation
(___$ps - ___$ps) / (___$ps)

코드 편집 및 실행