estimatePortStd

Оцените, что стандартное отклонение портфеля возвращается

Описание

пример

pstd = estimatePortStd(obj,pwgt) оцените, что стандартное отклонение портфеля возвращается для PortfolioCVaR или PortfolioMAD объекты. Для получения дополнительной информации на рабочих процессах, смотрите Рабочий процесс Объекта Рабочего процесса и PortfolioMAD Объекта PortfolioCVaR.

Примеры

свернуть все

Учитывая портфель pwgt, используйте estimatePortStd функционируйте, чтобы показать, что стандартное отклонение портфеля возвращается.

m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ];
C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 
    0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;
    0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;
    0 0.0119 0.0336 0.1225 ];
m = m/12;
C = C/12;

rng(11);

AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);

p = PortfolioCVaR;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
p = setProbabilityLevel(p, 0.95);

pwgt = estimateFrontierLimits(p);

pstd = estimatePortStd(p, pwgt);
disp(pstd)
    0.0223
    0.1010

Функциональный rng(seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы привести к зарегистрированным результатам. Не необходимо сбросить генератор случайных чисел, чтобы симулировать сценарии.

Учитывая портфель pwgt, используйте estimatePortStd функционируйте, чтобы показать, что стандартное отклонение портфеля возвращается.

m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ];
C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 
    0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;
    0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;
    0 0.0119 0.0336 0.1225 ];
m = m/12;
C = C/12;

rng(11);

AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);

p = PortfolioMAD;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);

pwgt = estimateFrontierLimits(p);

pstd = estimatePortStd(p, pwgt);
disp(pstd)
    0.0222
    0.1010

Функциональный rng(seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы привести к зарегистрированным результатам. Не необходимо сбросить генератор случайных чисел, чтобы симулировать сценарии.

Входные параметры

свернуть все

Объект для портфеля, заданное использование PortfolioCVaR или PortfolioMADобъект.

Для получения дополнительной информации о создании PortfolioCVaR или PortfolioMAD возразите, смотрите

Типы данных: object

Набор портфелей, заданных как NumAssets- NumPorts матрица, где NumAssets количество активов во вселенной и NumPorts количество портфелей в наборе портфелей.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Оценки для стандартных отклонений портфеля возвращаются для каждого портфеля в pwgt, возвращенный как NumPorts вектор.

Советы

Можно также использовать запись через точку, чтобы оценить, что стандартное отклонение портфеля возвращается.

pstd = obj.estimatePortStd(pwgt);

Представленный в R2012b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте