Ledoit Lobo contracción constante de correlación antes con tawny y Riskporfolios

Question

Estoy tratando de usar R para realizar la contracción de la matriz de covarianza hacia la constante de correlación como se define en el 'cariño, he Encogido el Ejemplo de Matriz de Covarianza'.

Veo que hay dos paquetes que esto ya se ha implementado:

library(MASS)
library(tawny)
library(RiskPortfolios)
set.seed(10)

matrixA=mvrnorm(n = 10000, 0.5, 0.2, tol = 1e-6, empirical = TRUE, EISPACK = FALSE)
matrixA=matrix(matrixA,500,20)

• leonado:

  cov_shrink(matrixA)

• El Riesgo De Porfolios:

  covEstimation(matrixA,control=list(type="cor"))

La salida debe ser la misma matriz de covarianza sin embargo, esto no sucede. Alguien sabe por qué?

Answer 1

Usted puede intentar ejecutar la primera línea de código para una pequeña matriz:

matrixA=mvrnorm(n = 20, 0.5, 0.2, tol = 1e-6, empirical = TRUE, EISPACK = FALSE)
matrixA=matrix(matrixA,5,4)

y mediante el uso de:

cov.la reducción(matrixA):

> [1,] 0.2642444 0.0000000 0.0000000 0.0000000 
  [2,] 0.0000000 0.2064425 0.0000000 0.000000  
  [3,] 0.0000000 0.0000000 0.2318104 0.0000000 
  [4,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1624061

mientras que con covEstimation(matrixA,control=lista(tipo="cor")): Obtengo:

            [,1]        [,2]        [,3]        [,4]
[1,]  0.27315366 -0.04648824 -0.05445814 -0.02765077
[2,] -0.04648824  0.14779198 -0.04005758 -0.02033898
[3,] -0.05445814 -0.04005758  0.20281035 -0.02382587
[4,] -0.02765077 -0.02033898 -0.02382587  0.05228524

Creo que hay algún problema con Tawny o no está claro cuál es el resultado, también basado en el comentario https://systematicinvestor.wordpress.com/2011/11/11/resampling-and-shrinkage-solutions-to-instability-of-mean-variance-efficient-portfolios/