Örnek moment tahminleri
Portföy momentlerini tahmin etmek için varsayılan yöntem örnek (sample) yöntemidir. Momentler, momentFUN argümanına geçirilen fonksiyonun değerlendirilmesiyle optimize.portfolio() içinde hesaplanır. momentFUN için varsayılan değer, örnek momentleri hesaplayan set.portfolio.moments() fonksiyonudur. Daha sonra bu momentler, amaç (objective) fonksiyonlarına girdi olarak kullanılır. Tahmin edilmesi gereken momentler, amaçlara bağlıdır. Örneğin, portföyün standart sapmasını en aza indirme amacı yalnızca ikinci momentin tahminini gerektirir. Buna karşılık Sharpe Oranı’nı en üst düzeye çıkarma amacı birinci ve ikinci momentlerin tahmin edilmesini gerektirir. Momentlerin örnek tahminlerinin, tahmin hatası ve boyutsallık laneti (curse of dimensionality) gibi dezavantajları vardır. Varlıkların boyutu ve tahmin edilecek parametreler arttıkça, tahmin hatası riski de artar.
Bu egzersiz
R ile Orta Düzey Portföy Analizi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Amaç adı
"mean"olacak şekilde bir getiri amacı ekle. set.portfolio.momentskullanarak örnek momentleri hesapla.momentsadlı bir değişkene ata.- Birinci momentin, ortalama getirilerin örnek tahminiyle eşit olup olmadığını kontrol et.
- Amaç adı
"StdDev"olacak şekilde bir risk amacı ekle. set.portfolio.momentskullanarak örnek momentleri hesapla.momentsadlı bir değişkene ata.- İkinci momentin, varyans-kovaryans matrisinin örnek tahminiyle eşit olup olmadığını kontrol et.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Add a return objective with "mean" as the objective name
port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = ___, name = ___)
# Calculate the sample moments
moments <- set.portfolio.moments(R = ___, portfolio = ___)
# Check if moments$mu is equal to the sample estimate of mean returns
moments$mu == colMeans(asset_returns)
# Add a risk objective with "StdDev" as the objective name
port_spec <- add.objective(portfolio = port_spec, type = ___, name = ___)
# Calculate the sample moments using set.portfolio.moments. Assign to a variable named moments.
moments <- set.portfolio.moments(R = ___, portfolio = ___)
# Check if moments$sigma is equal to the sample estimate of the variance-covariance matrix
moments$sigma == cov(asset_returns)