Minimum Varianz Portfolio

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hammy

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Verfasst am: 01.12.2010, 00:44 Titel: Minimum Varianz Portfolio

hallo zusammen

Ich habe mir von 2000 Datenreihen des DJI geholt und damit 22 "Aktien" simuliert, die zwar jeweils im gleichen Umfang (absolut) rentieren wie der Index, manchmal jedoch statt + 0.03 dann entsprechend -0.03 % rentieren. Ob der Tag als + oder - gewertet wird passiert zufällig.
(Die stetigen yields habe ich euch angehängt).

So nun möchte ich immer für die jeweils letzen Tage das Minimumvarianzportfolio berechnen (nach Merton).

dabei gehe ich wie folgt vor:

Code:

[m,n] = size(yieldmatrix);
eins = ones(1,n);

for count = 243:2743

% Covarianzmatrix bilden
covarmat = cov(yieldmatrix(count-90:count,:));

% MVP nach Merton ausrechnen
weights = (eins * inv(covarmat)) / (eins * inv(covarmat) * eins');

end

Funktion ohne Link?

Nun gibt mir Matlab jedoch folgende Fehlermeldung:

Zitat:

Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND = 3.097875e-033.

leider gibt das Matlab jedes Mal wenn die for-if ne Runde dreht von sich!
Wie kann ich das "abschalten"? Resp. warum erscheint der Fehler/was bedeutet er? Mir ist schon klar dass ich mit sehr kleinen Werten arbeite, aber für Matlab sollte das doch kein Problem sein - oder ich verstehe einfach den Fehler nicht Embarassed

Dann hätte ich noch ne zweite Frage:
wie kann ich wenn ich 2 Identisch lange Datenreihen habe, diese in einem Chart anzeigen lassen (die eine hat Zahlen im 10'000 Bereich, die andere im Bereich -1 bis 1) so dass die hintereinander erscheinen - versteht ihr was ich meine? Smile

Die Y Achse sollte bei beiden die selbe sein nur die beiden X-Achsen unterschiedlich (skaliert).

Vielen vielen Dank für eure Hilfe!

yieldmatrix.rar

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hammy

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Verfasst am: 01.12.2010, 18:25 Titel:

Noch niemand diesen Fehler bekommen?

Matlab meint ja:

Zitat:

rcond - Matrix reciprocal condition number estimate
Syntax

c = rcond(A)
Description

c = rcond(A) returns an estimate for the reciprocal of the condition of A in 1-norm. If A is well conditioned, rcond(A) is near 1.0. If A is badly conditioned, rcond(A) is near 0.0. Compared to cond, rcond is a more efficient, but less reliable, method of estimating the condition of a matrix.

Warum schätze er und wie kann ich das lösen?
Wäre euch wirklich sehr dankbar um Inputs.


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