НачатьНачать бесплатно

Продвинутые оценки моментов

PortfolioAnalytics поддерживает метод "sample", а также три более продвинутых метода оценки моментов портфеля.

  1. "sample": Базовая выборочная оценка первых четырёх моментов.
  2. "boudt": Первые четыре момента оцениваются путём подгонки статистической факторной модели на основе работы Boudt et al., 2014.
  3. "black_litterman": Первые два момента оцениваются в рамках подхода Black-Litterman.
  4. "Meucci": Первые два момента оцениваются в рамках подхода Fully Flexible Views.

В этом упражнении вы оцените второй момент с помощью метода "boudt". Объект спецификации портфеля port_spec с целевой функцией "StdDev" уже создан.

Это упражнение является частью курса

Промежуточный анализ портфеля в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Выведите объект спецификации портфеля.
  • Подгоните статистическую факторную модель с 3 факторами к доходностям активов. Сохраните результат в переменную fit.
  • Оцените моменты портфеля методом "boudt" с 3 факторами. Сохраните результат в переменную moments_boudt.
  • Используйте extractCovariance(), чтобы извлечь оценённую ковариационную матрицу из fit, и проверьте, совпадает ли она с оценкой в moments_boudt.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(___)
Редактировать и запускать код