Agregación de series de log-rendimientos
En estadística, los datos agregados son datos combinados a partir de varias mediciones. Acabas de aprender que puedes calcular log-rendimientos semanales, mensuales y trimestrales sumando los log-rendimientos diarios con las funciones correspondientes apply.weekly(), apply.monthly() y apply.quarterly().
Por ejemplo, puedes usar el siguiente código para formar los rendimientos trimestrales para una serie temporal univariada data y una serie temporal multivariada mv_data:
> # apply.quarterly(x, FUN, ...)
> data_q = apply.quarterly(data, sum)
> mv_data_q = apply.quarterly(mv_data, colSums)
En este ejercicio, practicarás la agregación de series temporales usando estas funciones y la representación gráfica de los resultados. Los datos DJ y DJ_const están disponibles en tu espacio de trabajo, al igual que los objetos djx, que contiene los log-rendimientos diarios del índice Dow Jones de 2000-2015, y djreturns, que contiene los log-rendimientos diarios para las cuatro primeras acciones de DJ_const de 2000-2015. Usa plot para series univariadas y plot.zoo para series multivariantes.
Este ejercicio forma parte del curso
Gestión Cuantitativa del Riesgo en R
Instrucciones del ejercicio
- Traza el objeto
djx. - En una sola línea, traza los log-rendimientos semanales de
djxcon barras verticales. - Traza los log-rendimientos mensuales de
djxcon barras verticales. - Traza el objeto
djreturnsusandoplot.zoo. - Traza los log-rendimientos mensuales de
djreturnscon barras verticales usandoplot.zoo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Plot djx
___(___)
# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot djreturns
___(___)
# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)