Phân tích danh mục đầu tư nâng cao với R
Ross Bennett
Instructor
Đầu vào bài toán tối ưu danh mục:
Tài sản
Ràng buộc
Mục tiêu
Mô-men lợi nhuận tài sản
Mô-men 1: vector lợi nhuận kỳ vọng
Mô-men 2: ma trận phương sai-hiệp phương sai
Mô-men 3: ma trận đồng-lech (coskewness)
Mô-men 4: ma trận đồng nhọn (cokurtosis)
Các mô-men cần ước lượng phụ thuộc vào mục tiêu và ràng buộc:
Trung bình - Phương sai
Vector lợi nhuận kỳ vọng
Ma trận hiệp phương sai
Phương sai tối thiểu
Ledoit và Wolf (2003): “Thông điệp chính của bài báo này là không ai nên dùng ma trận hiệp phương sai mẫu cho tối ưu hóa danh mục.”
Phương pháp:
Mẫu
Ước lượng co (shrinkage)
Mô hình nhân tố
Nêu quan điểm (views)
Thống kê vững (robust)
Danh mục 20 tài sản:
| Phương pháp | Mẫu | k = 3 nhân tố |
|---|---|---|
| # tham số | 210 | 86 |
set.portfolio.moments(R,
portfolio,
method = c("sample", "boudt", "black_litterman", "meucci"),
...)
set.portfolio.moments() hỗ trợ nhiều phương pháp:
Mẫu
Boudt
Black-Litterman
Meucci
# Sample vs Boudt
sample_moments <- set.portfolio.moments(R = asset_returns,
portfolio = port_spec)
boudt_moments <- set.portfolio.moments(R = asset_returns,
portfolio = port_spec,
method = "boudt",
k = 1)
round(sample_moments$sigma, 6)
[,1] [,2] [,3] ...
[1,] 0.000402 -0.000034 0.000262 ...
[2,] -0.000034 0.000632 -0.000037 ...
[3,] 0.000262 -0.000037 0.000337 ...
[4,] 0.000429 -0.000010 0.000568 ...
round(boudt_moments$sigma, 6)
[,1] [,2] [,3] ...
[1,] 0.000403 -0.000016 0.000224 ...
[2,] -0.000016 0.000636 -0.000019 ...
[3,] 0.000224 -0.000019 0.000337 ...
[4,] 0.000523 -0.000044 0.000614 ...
Phân tích danh mục đầu tư nâng cao với R