Exponenta Banner
exponenta event banner

estimatePortReturn

Среднее расчетное значение возвратов портфеля

Свернуть все на странице

Синтаксис

pret = estimatePortReturn(obj,pwgt)

Описание

пример

pret = estimatePortReturn(obj,pwgt) оценивает среднее значение возвратов портфеля (в качестве прокси для возврата портфеля) для Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD объекты. Для получения дополнительной информации о соответствующих рабочих процессах при использовании этих различных объектов смотрите Рабочий процесс объекта портфеля, Рабочий процесс объекта PortfolioCVaR и Рабочий процесс объекта PortfolioMAD.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Данные портфельных p, используйте estimatePortReturn функция для оценки среднего значения возвратов портфеля. 

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 ];
 
p = Portfolio;
p = setAssetMoments(p, m, C);
p = setDefaultConstraints(p);
pwgt = estimateFrontierLimits(p);
pret = estimatePortReturn(p, pwgt);
disp(pret)
    0.0590
    0.1800
Открыть Live Script

Данные портфельных p, используйте estimatePortReturn функция для оценки среднего значения возвратов портфеля. 

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);
pret = estimatePortReturn(p, pwgt);
disp(pret)
    0.0050
    0.0154

Функция rng(seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы получить задокументированные результаты. Не обязательно сбрасывать генератор случайных чисел, чтобы симулировать сценарии.

Открыть Live Script

Данные портфельных p, используйте estimatePortReturn функция для оценки среднего значения возвратов портфеля. 

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);
pret = estimatePortReturn(p, pwgt);
disp(pret)
    0.0048
    0.0154

Функция rng(seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы получить задокументированные результаты. Не обязательно сбрасывать генератор случайных чисел, чтобы симулировать сценарии.

Входные параметры

свернуть все

Объект для портфеля, заданный с помощью Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD объект. Для получения дополнительной информации о создании объекта портфеля см.

Типы данных: object

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

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Оценки средств возвратов портфеля по каждому портфелю в pwgt, возвращается как NumPorts вектор.

pret возвращается на Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD входной объект (obj).

Примечание

В зависимости от того, были ли установлены затраты, возврат портфеля составляет валовые или чистые возвраты портфеля. Для получения информации об установлении затрат смотрите setCosts.

Совет

Можно также использовать запись через точку для оценки среднего значения возвратов портфеля (в качестве прокси для возврата портфеля).

pret = obj.estimatePortReturn(pwgt);

См. также

| | |

Темы

Введенный в R2011a

Financial Toolbox

Поддержка