Efectul randamentului țintă

Acest exercițiu îți va arăta cum influențează creșterea randamentului țintă volatilitatea portofoliului tău eficient medie-varianță.

Funcția portfolio.optim acceptă argumente care permit specificații mai generale. Argumentele sunt următoarele:

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

Argumentul pm stabilește randamentul țintă, argumentul reshigh specifică constrângerile superioare ale ponderilor din portofoliu, iar argumentul shorts este o valoare logică ce indică dacă ponderile negative sunt permise sau nu – implicit, shorts = FALSE.

Vei crea un portofoliu optimizat pentru un randament țintă egal cu valoarea medie a seriei de randamente returns. Apoi vei crea un portofoliu cu un randament țintă cu 10% mai mare decât media seriei de randamente și vei calcula modificarea procentuală a riscului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analiza portofoliului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un portofoliu folosind returns, în care randamentul țintă este media lui returns. Stochează rezultatul în variabila pf_mean.
Creează un portofoliu folosind returns, în care randamentul țintă este cu 10% mai mare decât media lui returns. Numește-l pf_10plus.
Afișează deviațiile standard ale ambelor portofolii, pf_mean și pf_10plus (2 linii de cod). Reține că deviația standard a portofoliului este stocată în $ps.
Calculează creșterea procentuală a deviației standard obținută prin mărirea randamentului țintă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul