Estimativas avançadas de momentos

PortfolioAnalytics oferece o método "sample" e mais três métodos avançados para estimar momentos de portfólio.

"sample": Estimativa amostral básica dos quatro primeiros momentos.
"boudt": Os quatro primeiros momentos são estimados ajustando um modelo de fatores estatísticos com base no trabalho de Boudt et al., 2014.
"black_litterman": Os dois primeiros momentos são estimados usando o framework Black-Litterman.
"Meucci": Os dois primeiros momentos são estimados usando o framework Fully Flexible Views.

Neste exercício, você vai estimar o segundo momento usando o método "boudt". Um objeto de especificação de portfólio chamado port_spec com um objetivo "StdDev" já foi criado.

Este exercício faz parte do curso

Análise Intermediária de Portfólio em R

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Instruções do exercício

Imprima o objeto de especificação do portfólio.
Ajuste um modelo de fatores estatísticos com 3 fatores para os retornos dos ativos. Atribua a uma variável chamada fit.
Estime os momentos do portfólio usando o método "boudt" com 3 fatores. Atribua a uma variável chamada moments_boudt.
Use extractCovariance() para obter a matriz de variância-covariância estimada a partir de fit e verifique se ela é igual à estimativa em moments_boudt

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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(___)

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