ÎncepețiÎncepe gratuit

Estimări avansate ale momentelor

PortfolioAnalytics acceptă metoda "sample", dar și alte trei metode mai avansate pentru estimarea momentelor unui portofoliu.

  1. "sample": Estimare eșantion de bază pentru primele patru momente.
  2. "boudt": Primele patru momente sunt estimate prin ajustarea unui model factorial statistic, bazat pe lucrarea Boudt et al., 2014.
  3. "black_litterman": Primele două momente sunt estimate folosind cadrul Black-Litterman.
  4. "Meucci": Primele două momente sunt estimate folosind cadrul Fully Flexible Views.

În acest exercițiu, vei estima al doilea moment folosind metoda "boudt". Un obiect de specificare a portofoliului numit port_spec, cu un obiectiv "StdDev", a fost deja creat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiză intermediară a portofoliului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Afișează obiectul de specificare a portofoliului.
  • Ajustează un model factorial statistic cu 3 factori pe randamentele activelor. Atribuie rezultatul unei variabile numite fit.
  • Estimează momentele portofoliului folosind metoda "boudt" cu 3 factori. Atribuie rezultatul unei variabile numite moments_boudt.
  • Folosește extractCovariance() pentru a extrage matricea de varianță-covarianță estimată din fit și verifică dacă este egală cu estimarea din moments_boudt.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(___)
Editează și rulează codul