Comprobar la normalidad de los retornos FX

Hasta ahora, los ejercicios de este capítulo han analizado la normalidad de los retornos de índices bursátiles y de acciones individuales.

Para fijar estas ideas, vas a aplicar conceptos similares a los log-retornos de tipos de cambio. El conjunto de datos fx_d contiene los log-retornos diarios de los tipos de cambio EUR/USD, GBP/USD y JPY/USD para el periodo 2001-2015, y el conjunto fx_m contiene los log-retornos mensuales correspondientes. Ambos son multivariantes; ya están cargados en tu espacio de trabajo.

¿Cuál de las series de log-retornos mensuales parece más cercana a la normalidad?

Este ejercicio forma parte del curso

Gestión Cuantitativa del Riesgo en R

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Instrucciones del ejercicio

Representa las series de log-retornos diarios de tipos de cambio en fx_d con la función de gráficos adecuada.
Usa apply() para realizar la prueba de Jarque-Bera en cada una de las series de fx_d.
Representa las series de log-retornos mensuales en fx_m con la misma función de gráficos y el parámetro type = "h".
Usa apply() para realizar la prueba de Jarque-Bera en cada una de las series de fx_m.
Completa apply() para ajustar una distribución t de Student a cada una de las series de fx_m y obtener las estimaciones de los parámetros.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Plot the daily log-return series in fx_d
___(___)

# Apply the Jarque-Bera test to each of the series in fx_d
___(___)

# Plot the monthly log-return series in fx_m
___(___)

# Apply the Jarque-Bera test to each of the series in fx_m
___(___)

# Fit a Student t distribution to each of the series in fx_m
apply(___, ___, function(v){fit.st(v)$par.ests})

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