การประมาณค่าโมเมนต์ขั้นสูง
PortfolioAnalytics รองรับวิธี "sample" รวมถึงวิธีขั้นสูงอีก 3 วิธีสำหรับการประมาณค่าโมเมนต์ของพอร์ตโฟลิโอ
"sample": การประมาณค่าสี่โมเมนต์แรกแบบตัวอย่างพื้นฐาน"boudt": การประมาณค่าสี่โมเมนต์แรกโดยการฟิตโมเดลปัจจัยทางสถิติ อ้างอิงจากงานวิจัยของ Boudt et al., 2014"black_litterman": การประมาณค่าสองโมเมนต์แรกโดยใช้ กรอบแนวคิด Black-Litterman"Meucci": การประมาณค่าสองโมเมนต์แรกโดยใช้ กรอบแนวคิด Fully Flexible Views
ในแบบฝึกหัดนี้ จะประมาณค่าโมเมนต์ที่สองโดยใช้วิธี "boudt" โดยได้สร้างอ็อบเจกต์ระบุพอร์ตโฟลิโอชื่อ port_spec ที่มี objective แบบ "StdDev" ไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอระดับกลางใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- แสดงผลอ็อบเจกต์ระบุพอร์ตโฟลิโอ
- ฟิตโมเดลปัจจัยทางสถิติที่มี 3 ปัจจัยกับผลตอบแทนของสินทรัพย์ แล้วกำหนดให้กับตัวแปรชื่อ
fit - ประมาณค่าโมเมนต์ของพอร์ตโฟลิโอโดยใช้วิธี "boudt" ที่มี 3 ปัจจัย แล้วกำหนดให้กับตัวแปรชื่อ
moments_boudt - ใช้
extractCovariance()เพื่อดึงเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่ประมาณได้จากfitและตรวจสอบว่าตรงกับค่าประมาณในmoments_boudtหรือไม่
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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(___)