Driver nel caso di due asset

Introduzione all'analisi di portafoglio in R

Kris Boudt

Professor, Free University Brussels & Amsterdam

I rendimenti futuri sono per natura casuali

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I rendimenti futuri sono per natura casuali

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I rendimenti futuri sono per natura casuali

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I rendimenti futuri sono per natura casuali

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Dalla performance passata alle previsioni

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Dalla performance passata alle previsioni

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Dalla performance passata alle previsioni

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Dalla performance passata alle previsioni

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Dalla performance passata alle previsioni

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Dalla performance passata alle previsioni

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Driver di media e varianza

  • Supponi due asset:
Asset 1 Asset 2
Peso: $w_1$ Peso: $w_2$
Rendimento: $R_1$ Rendimento: $R_2$

 

  • Rendimento di portafoglio, $P = w1 \cdot R1 + w2\cdot R2$
  • Quindi: $E[P] = w_1\cdot E[R_1]+ w_2\cdot E[R_2]$
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Varianza del rendimento del portafoglio

Di nuovo, per un portafoglio con 2 asset

  • $var(P)$ = $w_1^2\cdot var(R_1) $ $+ w_2^2\cdot var(R_2) $ $+ 2\cdot w_1 \cdot w_2 \cdot cov(R_1, R_2)$

Covarianza tra rendimento 1 e 2

  • $Cov(R_1,R_2)$
    • $ = E[(R_1 - E[R_1])(R_2 - E(R_2))]$
    • $ = StdDev(R_1)\cdot StdDev(R_2)\cdot corr(R_1,R_2)$
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Correlazioni

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Formule chiave

  • E[Rendimento portafoglio] = $E[P] = w_1\cdot E[R_1] + w_2\cdot E[R_2]$

  • var(Rendimento portafoglio) = $var(P)$ = $w_1^2\cdot var(R_1) $ $+ w_2^2\cdot var(R_2) $ $+ 2\cdot w_1 \cdot w_2 \cdot cov(R_1, R_2)$

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Passons à la pratique !

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