Agrégation de séries de log-rendements
En statistique, les données agrégées sont des données combinées à partir de plusieurs mesures. Vous venez d’apprendre que vous pouvez calculer des log-rendements hebdomadaires, mensuels et trimestriels en additionnant les log-rendements 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 temporelle univariée data et d’une série temporelle 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 entraîner à agréger des séries temporelles avec ces fonctions et à tracer les résultats. Les données DJ et DJ_const sont disponibles dans votre espace de travail, ainsi que les objets djx, qui contient les log-rendements quotidiens de l’indice Dow Jones de 2000 à 2015, et djreturns, qui contient les log-rendements quotidiens des quatre premières actions de DJ_const sur la période 2000–2015. Utilisez plot pour les séries univariées et plot.zoo pour les séries multivariées.
Cet exercice fait partie du cours
Gestion quantitative des risques avec R
Instructions
- Tracez l’objet
djx. - En une ligne, tracez les log-rendements hebdomadaires de
djxavec des barres verticales. - Tracez les log-rendements mensuels de
djxavec des barres verticales. - Tracez l’objet
djreturnsavecplot.zoo. - Tracez les log-rendements mensuels de
djreturnsavec des barres verticales en utilisantplot.zoo.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Plot djx
___(___)
# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot djreturns
___(___)
# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)