Tester la normalité sur des horizons plus longs
Lorsque l'on additionne des rendements sur des périodes plus longues, un effet de limite centrale se produit et les rendements tendent à devenir plus normaux.
Dans cet exercice, vous utiliserez les fonctions d'agrégation vues au premier chapitre pour regrouper les données de djx_d, qui contient les rendements logarithmiques quotidiens de 29 titres du Dow Jones pour la période 2000-2015. Ensuite, vous appliquerez le test de Jarque-Bera aux rendements quotidiens, hebdomadaires et mensuels. djx_d est chargé dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Gestion des risques quantitatifs en R
Instructions de l’exercice
- Calculez les rendements logarithmiques hebdomadaires et mensuels de
djx_det affectez-les àdjx_wetdjx_m, respectivement. - Complétez
apply()pour calculer la valeur p du test de Jarque-Bera pour chacune des séries de rendements quotidiens du Dow Jones dansdjx_d. - Faites de même pour les rendements hebdomadaires des actions dans
djx_w. - Faites de même pour les rendements mensuels des actions dans
djx_m.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate weekly and monthly log-returns from djx_d
djx_w <- ___(___)
djx_m <- ___(___)
# Calculate the p-value for each series in djx_d
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})
# Calculate the p-value for each series in djx_w
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})
# Calculate the p-value for each series in djx_m
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})