국제 주식 포트폴리오의 위험 요인 살펴보기

영국 투자자가 영국, 미국, 스위스 주식에 투자할 때는 5개의 위험 요인에 노출됩니다. 데이터는 다변량 데이터셋 riskfactors에 들어 있어요.

이번 연습에서는 앞서 배운 기법과 검정을 활용해, 이러한 위험 요인들이 정규분포보다 두꺼운 꼬리를 가지며, 변동성이 크고, 뚜렷한 자기상관(시계열 의존성)을 보인다는 점을 확인해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

강의 보기

연습 안내

적절한 함수를 사용해 riskfactors를 시각화하세요.
riskfactors의 로그수익률을 계산하고, 모든 시계열의 첫 번째 NA 값을 제거한 뒤 returns에 할당하세요. 적절한 함수를 사용해 returns도 시각화하세요.
apply()를 3개의 매개변수와 함께 사용해, 모든 시리즈에 대해 정규성에 대한 Jarque-Bera 검정을 수행하세요.
returns에서 5번째 수익률 시리즈만 대상으로 qqnorm()으로 정규 Q-Q 플롯을 그리고, 이어서 qqline()으로 기준선을 추가하세요.
acf()를 사용해 수익률의 표본 ACF 그림을 그린 다음, 수익률의 절댓값에 대해서도 같은 그림을 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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

코드 편집 및 실행