Agrégation de séries de rendements logarithmiques
En statistique, des données agrégées sont des données combinées à partir de plusieurs mesures. Vous venez d'apprendre que vous pouvez calculer des rendements logarithmiques hebdomadaires, mensuels et trimestriels en additionnant les rendements logarithmiques quotidiens avec les fonctions apply.weekly(), apply.monthly() et apply.quarterly() correspondantes.
Par exemple, vous pouvez utiliser le code suivant pour former les rendements trimestriels d'une série chronologique univariée data et d'une série chronologique multivariée mv_data :
> # apply.quarterly(x, FUN, ...)
> data_q = apply.quarterly(data, sum)
> mv_data_q = apply.quarterly(mv_data, colSums)
Dans cet exercice, vous allez vous exercer à agréger des séries chronologiques au moyen de ces fonctions et à tracer les résultats. Les données DJ et DJ_const sont disponibles dans votre espace de travail, de même que les objets djx, qui contient les rendements logarithmiques quotidiens de l'indice Dow Jones de 2000 à 2015, et djreturns, qui contient les rendements logarithmiques quotidiens des quatre premières actions de DJ_const de 2000 à 2015. Utilisez plot pour les séries univariées et plot.zoo pour les séries multivariées.
Cette activité fait partie du cours
Gestion des risques quantitatifs en R
Instructions de l’exercice
- Tracez l'objet
djx. - En une ligne, tracez les rendements logarithmiques hebdomadaires de
djxavec des barres verticales. - Tracez les rendements logarithmiques mensuels de
djxavec des barres verticales. - Tracez l'objet
djreturnsen utilisantplot.zoo. - Tracez les rendements logarithmiques mensuels de
djreturnsavec des barres verticales en utilisantplot.zoo.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot djx
___(___)
# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot djreturns
___(___)
# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)