Log-Renditeserien aggregieren

In der Statistik sind aggregierte Daten Daten, die aus mehreren Messungen zusammengefasst werden. Du hast gerade gelernt, dass du wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Log-Renditen berechnen kannst, indem du tägliche Log-Renditen mit den entsprechenden Funktionen apply.weekly(), apply.monthly() und apply.quarterly() aufsummierst.

Beispielsweise kannst du mit folgendem Code die vierteljährlichen Renditen für eine univariate Zeitreihe data und eine multivariate Zeitreihe mv_data bilden:

> # apply.quarterly(x, FUN, ...)
> data_q = apply.quarterly(data, sum)
> mv_data_q = apply.quarterly(mv_data, colSums)

In dieser Übung übst du, Zeitreihendaten mit diesen Funktionen zu aggregieren und die Ergebnisse zu visualisieren. Die Daten DJ und DJ_const stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung, ebenso die Objekte djx (enthält tägliche Log-Renditen des Dow-Jones-Index von 2000–2015) und djreturns (enthält die täglichen Log-Renditen für die ersten vier DJ_const-Aktien von 2000–2015). Verwende plot für univariate Zeitreihen und plot.zoo für multivariate Zeitreihen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Quantitatives Risikomanagement in R

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Anleitung zur Übung

Plotte das Objekt djx.
Plotte in einer Zeile die wöchentlichen Log-Renditen von djx mit vertikalen Balken.
Plotte die monatlichen Log-Renditen von djx mit vertikalen Balken.
Plotte das Objekt djreturns mit plot.zoo.
Plotte die monatlichen Log-Renditen für djreturns mit vertikalen Balken unter Verwendung von plot.zoo.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Plot djx
___(___)

# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)

# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)

# Plot djreturns
___(___)

# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)

Code bearbeiten und ausführen