एसेट प्राइसेज़ बनाम एसेट रिटर्न्स
निवेश का उद्देश्य मुनाफ़ा कमाना है। निवेश से होने वाली आमदनी या नुकसान, निवेशित राशि और कीमतों में बदलाव पर निर्भर करता है, और निवेश के आकार की तुलना में अधिक आमदनी विशेष रुचि का विषय होती है। यही वित्तीय एसेट रिटर्न्स मापते हैं—किसी तय समयावधि (जैसे एक कारोबारी दिन) में शुरुआती कीमत के सापेक्ष कीमत में हुआ परिवर्तन।
आइए फिर से eu_stocks डेटासेट पर विचार करें। यह डेटासेट इंडेक्स वैल्यूज़ रिपोर्ट करता है, जिन्हें हम प्राइस के रूप में मान सकते हैं। ये इंडिस अपने आप में निवेश योग्य एसेट नहीं हैं, लेकिन कई निवेश योग्य वित्तीय एसेट (जैसे म्यूचुअल फंड और एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड) प्रमुख मार्केट इंडिस को क़रीब से ट्रैक करते हैं।
लॉग रिटर्न्स, जिन्हें continuously compounded returns भी कहा जाता है, वित्तीय टाइम सीरीज़ विश्लेषण में आम हैं। ये ग्रॉस रिटर्न्स का लॉग होते हैं, या समतुल्य रूप से, प्राइसेज़ के लॉगरिद्म में हुए बदलाव (या फर्स्ट डिफ़रेंसेज़)।
डेली प्राइसेज़ और डेली रिटर्न्स के विज़ुअल रूप में आम तौर पर बड़ा अंतर होता है, जबकि डेली रिटर्न्स और लॉग रिटर्न्स के बीच का अंतर सामान्यतः छोटा होता है। जैसा आप आगे देखेंगे, लॉग रिटर्न्स का एक फ़ायदा यह है कि मल्टी-पीरियड रिटर्न्स की गणना व्यक्तिगत पीरियड्स से काफी आसान हो जाती है—आप बस उन्हें जोड़ देते हैं!
इस अभ्यास में, आप eu_stocks डेटासेट को और एक्सप्लोर करेंगे—जिसमें प्राइसेज़ को प्लॉट करना, प्राइसेज़ को (नेट) रिटर्न्स में बदलना, और प्राइसेज़ को लॉग रिटर्न्स में बदलना शामिल है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
plot()का उपयोग करकेeu_stocksडेटा का प्लॉट बनाएँ।- प्री-लिखे गए कोड से
eu_stocksके डेली प्राइसेज़ को डेली नेटreturnsमें बदलें। ts()का उपयोग करकेreturnsकोtsऑब्जेक्ट में कन्वर्ट करें।startआर्ग्यूमेंट कोc(1991, 130)औरfrequencyआर्ग्यूमेंट को260सेट करें।- डेली नेट रिटर्न्स देखने के लिए
plot()को फिर से कॉल करें। diff()औरlog()को मिलाकर दिए गए प्री-लिखे कोड सेlogreturnsजनरेट करें।- डेली लॉग रिटर्न्स देखने के लिए आख़िरी बार
plot()कॉल करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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