1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
Connected

演習

주식과 내재 변동성 리스크 팩터

옵션으로 구성된 포트폴리오의 리스크를 분석하려면 주가, 변동성, 금리라는 세 가지 리스크 팩터의 변화를 모두 고려해야 합니다. 여기서는 앞의 두 가지 리스크 팩터에 집중하고, 짧은 기간에는 금리가 크게 변하지 않는다고 가정하겠습니다. 1990–2010 기간의 일별 리스크 팩터 값은 riskfactors에, 해당 로그수익률은 returns에 들어 있으며, 두 데이터셋 모두 다변량 형태로 작업 공간에 로드되어 있습니다.

변동성은 이 강의에서 아직 다루지 않은 새로운 리스크 팩터입니다. 이는 S&P 500 지수의 다양한 옵션에 대한 내재 변동성으로부터 구성된 VIX 지수로 표현됩니다:

> names(returns)
[1] "X.GSPC" "X.VIX"

이번 연습에서는 변동성의 로그수익률이 지금까지 보신 다른 수익률 데이터와 유사하게 거동하는지 확인하고, S&P 500 지수의 로그수익률과 어떻게 함께 변하는지 살펴보겠습니다.

指示

100 XP
  • riskfactors와 returns의 데이터를 적절한 함수로 시각화하세요.
  • plot()과 as.matrix()를 연달아 사용해 returns의 산점도를 만드세요.
  • apply()로 returns에 Jarque-Bera 검정을 수행한 뒤, 변동성 데이터가 들어 있는 returns의 시리즈에 대해 괄호 인덱싱과 qqnorm()을 이용해 정규분포 대비 Q-Q 플롯을 그리세요.
  • returns 데이터의 표본 자기상관함수(acf) 플롯을 만든 다음, 절대수익률의 acf 플롯도 만드세요.
  • cor()를 사용해 returns의 두 리스크 팩터 로그수익률 간 상관계수를 계산하세요.