Verificare la normalità dei rendimenti FX
Finora, gli esercizi in questo capitolo hanno esaminato la normalità dei rendimenti degli indici azionari e dei singoli titoli.
Per consolidare queste idee, applicherai concetti simili ai log-rendimenti dei tassi di cambio. Il dataset fx_d contiene i log-rendimenti giornalieri dei tassi di cambio EUR/USD, GBP/USD e JPY/USD per il periodo 2001-2015, mentre il dataset fx_m contiene i corrispondenti log-rendimenti mensili. Entrambi sono multivariati; sono già caricati nel tuo workspace.
Quale delle serie di log-rendimenti mensili sembra più vicina alla normalità?
Questo esercizio fa parte del corso
Gestione del rischio quantitativa in R
Istruzioni dell'esercizio
- Traccia le serie dei log-rendimenti giornalieri dei tassi di cambio in
fx_dcon la funzione di plotting appropriata. - Usa
apply()per eseguire il test di Jarque-Bera su ciascuna serie infx_d. - Traccia le serie dei log-rendimenti mensili in
fx_mcon la stessa funzione di plotting e il parametrotype = "h". - Usa
apply()per eseguire il test di Jarque-Bera su ciascuna serie infx_m. - Completa
apply()per adattare una distribuzione t di Student a ciascuna serie infx_me ottenerne le stime dei parametri.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Plot the daily log-return series in fx_d
___(___)
# Apply the Jarque-Bera test to each of the series in fx_d
___(___)
# Plot the monthly log-return series in fx_m
___(___)
# Apply the Jarque-Bera test to each of the series in fx_m
___(___)
# Fit a Student t distribution to each of the series in fx_m
apply(___, ___, function(v){fit.st(v)$par.ests})