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Maneras inteligentes de "resumir" el fondo de capital universo

Estoy tratando de conseguir un poco de asesoramiento o dirección (lluvia de ideas) en cuanto a la mejor manera de resumir/cluster/etc. el fondo de capital universo (que para mis propósitos se compone de alrededor de 150 fondos).

Algunas de mis ideas al actual:

-Tengo acceso a un Valor y el Índice de Crecimiento de modo que tal vez podría intentar separar los fondos en valor/impulso/grupos de crecimiento mirando sus betas a estos índices. También podría hacer lo mismo para la estimación de los fondos de la exposición a ciertos sectores: Large Cap, Mid Cap, Small Cap; los Recursos, Financieros, Industriales, etc.

-regresión en el índice para ver que los fondos de armario de referencia trackers (o mirar el tracking error)

-tal vez PCA en el fondo de capital universo para ver que los fondos son más disímiles al universo...

Realmente estoy buscando varias formas de analizar los fondos y tratar de conseguir algunas agrupaciones o medidas de similitud entre los fondos. Alguna sugerencia de qué leer o sugerencias se agradece

PS: yo estaría usando R para este trabajo, así que si hay algún R bibliotecas específicas a mirar, a continuación, por favor notifique a

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Muhammed Refaat Puntos 97

Capital IQ tiene un clasificaciones por clase de activos, el país, la familia, el método, región, sector, tamaño y estilo. Estos definitivamente no son inteligentes clasificaciones, pero la forma de la línea de base para el fondo de la taxonomía.

  • AssetClass
    Alternative   ALTERN
    Commodities   COMMOD
    Currencies    CURR
    Equity    EQUITY
    Fixed Income  FIXINC
    Mixed Assets  MIXASST
    
  • el país sigue las normas ISO
  • La familia

    BLDRS BLDRS
    Claymore  CLAYMORE
    Currency Shares (Rydex)   CURRENCY
    Direxion  DIREXION
    Exchange Traded Notes ETNS
    First Trust   FTRUST
    FocusShares   FOCUS
    HealthShares  HEALTHSH
    HOLDRS    HOLDRS
    iShares   ISHARES
    Macro Shares  MACROSH
    Market Vectors    MVECTORS
    Miscellaneous MISCL
    NETS (Northern Trust) NETS
    PowerShares   POWERSH
    ProShares PROSH
    Realty Funds  REALTY
    RevenueShares REVSH
    Rydex RYDEX
    SPA   SPA
    SPDR  SPDR
    TDX Independence  TDX
    United States Trust   USTRUST
    Vanguard  VANGUARD
    Wisdom Tree   WISDOM
    
  • Método

Hedged    HEDGED
Leveraged Long    LEVLONG
Leveraged Short   LEVSHORT
Quant Model   QUANT
Special Weights   SPWEIGHTS
Standard Long STANLONG
Standard Short    STANSHORT
  • Región
Asia  ASIA
BRIC-Chindia  BRIC
Developed DEVELOP
Emerging  EMERG
Europe    EUROPE
Global    GLOBAL
Global Ex US  GLOBALXUS
Latin America LATIN
MidEast-Africa    MIDEAST
North America NAMERICA
Pacific Ex Japan  PACIFIC
  • Sector
Agriculture   AGRIC
Alternate Energy  ALTENERGY
Consumer  CONSUMER
Energy    ENERGY
Financial FINANCIAL
General   GENSECT
Healthcare    HEALTHCAR
Housing   HOUSING
Industrials   INDUST
Infrastructure    INFRASTR
Materials MATERIALS
Municipal fixed inc   MUNIS
Precious Metals   PRECIOUS
Real Estate   REALEST
Resources (General)   RESOURC
Services  SERVICES
Social    SOCIAL
Special Theme SPECIAL
Taxable Fixed Inc TXFIXINC
Technology    TECHNOL
Telecomm  TELECOMM
Timber    TIMBER
Transportation    TRANSPORT
Utilities UTILITIES
Water WATER
  • Tamaño
General   GENSIZE
Large-Mega    ETF_LARGECAP
Mid   ETF_MIDCAP
Small-Micro   ETF_SMALLCAP
  • Estilo
Equity Income EQINCOME
General   GENSTYLE
General Fixed Inc GENFIXINC
Growth    GROWTH
High Yield Fixed Inc  HIGHYLD
Intermediate Fixed Inc    INTFIXINC
Long Fixed Inc    LTFIXINC
Short Fixed Inc   STFIXINC
Value VALUE

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Zack Angelo Puntos 111

para la construcción de modelo de los efectos, me permito sugerir el análisis de los factores o PCA. Tener una mirada en el algoritmo EM

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