Prix des actifs vs rendements des actifs

L'objectif de l'investissement est de réaliser un profit. Le revenu ou la perte dépend du montant investi et des variations de prix, et un revenu élevé par rapport à la taille de l'investissement est au cœur des préoccupations. C'est ce que mesurent les rendements d'actifs financiers : les variations de prix en fraction du prix initial sur un horizon donné, par exemple une journée ouvrable.

Revenons au jeu de données eu_stocks. Ce jeu de données présente des valeurs d'indice, que l'on peut considérer comme des prix. Les indices ne sont pas des actifs dans lesquels on peut investir directement, mais de nombreux actifs financiers négociables suivent de près les grands indices boursiers, notamment les fonds communs de placement et les fonds négociés en bourse.

Les rendements logarithmiques, aussi appelés rendements composés en continu, sont également courants en analyse de séries chronologiques financières. Il s'agit du logarithme des rendements bruts, ou, de façon équivalente, des variations (ou premières différences) du logarithme des prix.

L'écart visuel entre les prix quotidiens et les rendements quotidiens est généralement important, alors que la différence entre rendements quotidiens et rendements logarithmiques est habituellement faible. Comme vous le verrez plus tard, un avantage des rendements logarithmiques est que le calcul des rendements multi‑périodes à partir des périodes individuelles est grandement simplifié — il suffit de les additionner!

Dans cet exercice, vous explorerez davantage le jeu de données eu_stocks, notamment en traçant les prix, en convertissant les prix en rendements (nets) et en convertissant les prix en rendements logarithmiques.

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Analyse des séries chronologiques en R

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Instructions de l’exercice

Utilisez plot() pour produire un graphique des données eu_stocks.
Utilisez le code préécrit pour convertir les prix quotidiens de eu_stocks en rendements nets quotidiens returns.
Utilisez ts() pour convertir returns en objet ts. Donnez à l'argument start la valeur c(1991, 130) et à l'argument frequency la valeur 260.
Faites un autre appel à plot() pour visualiser les rendements nets quotidiens.
Utilisez le code préécrit combinant diff() et log() pour générer logreturns.
Faites un dernier appel à plot() pour visualiser les rendements logarithmiques quotidiens.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Plot eu_stocks


# Use this code to convert prices to returns
returns <- eu_stocks[-1,] / eu_stocks[-1860,] - 1

# Convert returns to ts
returns <- ts(___, start = c(___, ___), frequency = ___)

# Plot returns


# Use this code to convert prices to log returns
logreturns <- diff(log(eu_stocks))

# Plot logreturns

Modifier et exécuter le code