Ước lượng moment mẫu
Phương pháp mặc định để ước lượng các moment của danh mục là phương pháp mẫu (sample). Các moment được tính trong optimize.portfolio() bằng cách gọi hàm được truyền vào đối số momentFUN. Giá trị mặc định của momentFUN là set.portfolio.moments() và mặc định sẽ tính các moment mẫu. Sau đó, các moment này được dùng làm đầu vào cho các hàm mục tiêu. Các moment cần ước lượng phụ thuộc vào mục tiêu. Ví dụ, một mục tiêu tối thiểu hóa độ lệch chuẩn danh mục chỉ cần ước lượng moment bậc hai. So với đó, mục tiêu tối đa hóa Sharpe Ratio yêu cầu ước lượng cả moment bậc một và bậc hai. Các ước lượng moment dựa trên mẫu có nhược điểm như sai số ước lượng và “lời nguyền chiều”. Rủi ro sai số ước lượng tăng lên khi số lượng tài sản và số tham số cần ước lượng tăng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích danh mục đầu tư nâng cao với R
Hướng dẫn bài tập
- Thêm mục tiêu lợi nhuận với tên mục tiêu là
"mean". - Tính các moment mẫu bằng
set.portfolio.moments. Gán vào biến tênmoments. - Kiểm tra moment bậc một có bằng ước lượng mẫu của lợi nhuận kỳ vọng hay không.
- Thêm mục tiêu rủi ro với tên mục tiêu là
"StdDev". - Tính các moment mẫu bằng
set.portfolio.moments. Gán vào biến tênmoments. - Kiểm tra moment bậc hai có bằng ước lượng mẫu của ma trận hiệp phương sai hay không.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)