Risikofaktoren für ein internationales Aktienportfolio untersuchen
Die Anlegerin bzw. der Anleger im Vereinigten Königreich, investiert in britische, US- und Schweizer Aktien, ist fünf Risikofaktoren ausgesetzt; die Daten liegen in riskfactors vor, einem multivariaten Datensatz.
In dieser Übung erinnerst du dich an einige Tests und Techniken aus früheren Lektionen, um zu zeigen, dass diese Risikofaktoren schwerere Verteilungen als die Normalverteilung haben, stark volatil sind und ausgeprägte serielle Abhängigkeiten aufweisen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Quantitatives Risikomanagement in R
Anleitung zur Übung
- Verwende die passende Funktion, um
riskfactorszu plotten. - Berechne die Log-Renditen von
riskfactors, entferne den erstenNA-Wert für alle Reihen und weise das Ergebnisreturnszu. Verwende die passende Funktion, umreturnszu plotten. - Nutze
apply()mit 3 Parametern, um für alle Reihen den Jarque-Bera-Test auf Normalverteilung durchzuführen. - Erstelle mit
qqnorm()einen Q-Q-Plot gegen die Normalverteilung nur für die 5. Renditereihe inreturns. Füge anschließend mitqqline()eine Referenzlinie hinzu. - Erzeuge mit
acf()eine Darstellung der Stichproben-ACFs für die Renditen und anschließend für die Absolutbeträge der Renditen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot the risk-factor data
# Calculate the log-returns, assign to returns, and plot
___ <- ___(___(___))[-1, ]
# Use apply() to carry out the Jarque-Bera test for all 5 series
# Make a Q-Q plot against normal for the 5th return series and add a reference line
___(returns[, ___])
___(returns[, ___])
# Make a picture of the sample acfs for returns and their absolute values