This study demonstrates how to use the R programming language to estimate time varying volatility in
returns and correlations between several asset classes by employing a model called Dynamic Conditional
Correlations (DCC) and to form portfolios using those estimates. A number of user-written R commands
are presented in the study, designed for practitioners, academics, and students of nance interested in
active portfolio optimization. The study uses these commands to access nancial data, analyze statistical
characteristics of the data, estimate dynamic correlations, and nally compute the optimal weights of several
asset classes in portfolios optimized for a variety of purposes.
Bu çalışma, dinamik koşullu korelasyon (DCC) modeli kullanarak varlık sınıfları arasındaki zamanla değişen korelasyonların tahmini ve bu tahminleri kullanarak portföy oluşumu sürecini R programının kullanımınıyla sunmaktadır. Portföy optimizasyonu ile ilgilenen yatırımcılar, akademisyenler ve finans öğrencileri için tasarlanan bu çalışmada, kullanıcı tarafından yazılan bir dizi R komutu sunulmaktadır. Bu komutlar, finansal verilere erişmek, verilerin istatistiksel özelliklerini analiz etmek, dinamik korelasyonları tahmin etmek ve son olarak çeşitli amaçlar için optimize edilmiş portföylerdeki birçok varlık sınıflarının optimal ağırlıklarını hesaplamak için kullanılmıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Finance |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | August 26, 2022 |
Publication Date | August 9, 2022 |
Acceptance Date | May 27, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Issue: 51 |