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Analyse des facteurs de risque pour un portefeuille d’actions internationales

L’investisseur britannique exposé aux actions du Royaume-Uni, des États-Unis et de la Suisse fait face à 5 facteurs de risque ; les données sont regroupées dans riskfactors, un jeu de données multivarié.

Dans cet exercice, vous allez revoir certains tests et techniques vus précédemment pour montrer que ces facteurs de risque ont des queues plus épaisses que la normale, sont très volatils et présentent de fortes dépendances sérielles.

Cet exercice fait partie du cours

Gestion quantitative des risques avec R

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Instructions

  • Utilisez la fonction appropriée pour tracer riskfactors.
  • Calculez les rendements logarithmiques de riskfactors, supprimez la première valeur NA pour toutes les séries, et assignez le résultat à returns. Utilisez la fonction appropriée pour tracer returns.
  • Utilisez apply() avec 3 paramètres pour effectuer le test de normalité de Jarque-Bera pour toutes les séries.
  • Utilisez qqnorm() pour créer un Q-Q plot par rapport à la normale uniquement pour la 5e série de rendements dans returns. Ensuite, ajoutez une droite de référence avec qqline().
  • Utilisez acf() pour afficher les ACF empiriques des rendements puis des valeurs absolues des rendements.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Plot the risk-factor data


# Calculate the log-returns, assign to returns, and plot
___ <- ___(___(___))[-1, ]


# Use apply() to carry out the Jarque-Bera test for all 5 series


# Make a Q-Q plot against normal for the 5th return series and add a reference line
___(returns[, ___])
___(returns[, ___])

# Make a picture of the sample acfs for returns and their absolute values

Modifier et exécuter le code