Просунуті оцінки моментів

PortfolioAnalytics підтримує метод "sample", а також ще три просунуті методи для оцінювання моментів портфеля.

"sample": Базова вибіркова оцінка перших чотирьох моментів.
"boudt": Перші чотири моменти оцінюють шляхом підгонки статистичної факторної моделі на основі праці Boudt та ін., 2014.
"black_litterman": Перші два моменти оцінюють за допомогою підходу Black–Litterman.
"Meucci": Перші два моменти оцінюють за допомогою підходу Fully Flexible Views.

У цій вправі ви оціните другий момент методом "boudt". Об'єкт специфікації портфеля port_spec з ціллю "StdDev" уже створено.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень аналізу портфеля в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Виведіть об'єкт специфікації портфеля.
Підженіть статистичну факторну модель з 3 факторами до дохідностей активів. Присвойте результат змінній fit
Оцініть моменти портфеля методом "boudt" з 3 факторами. Присвойте результат змінній moments_boudt.
Використайте extractCovariance() щоб отримати оцінену матрицю коваріацій з fit і перевірте, чи вона дорівнює оцінці в moments_boudt

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(___)

Редагувати та запускати код