로그수익률 시계열 집계하기
통계에서 집계 데이터(aggregate data)는 여러 측정을 결합한 데이터입니다. 방금 일별 로그수익률을 해당하는 apply.weekly(), apply.monthly(), apply.quarterly() 함수로 합산하면 주간, 월간, 분기 로그수익률을 계산할 수 있다는 것을 배우셨죠.
예를 들어, 다음 코드는 단변량 시계열 data와 다변량 시계열 mv_data에 대해 분기 수익률을 계산합니다:
> # apply.quarterly(x, FUN, ...)
> data_q = apply.quarterly(data, sum)
> mv_data_q = apply.quarterly(mv_data, colSums)
이번 연습에서는 이러한 함수를 사용해 시계열 데이터를 집계하고 결과를 시각화해 보겠습니다. 작업 공간에는 DJ와 DJ_const 데이터가 준비되어 있으며, 2000-2015년 다우존스 지수의 일별 로그수익률을 담은 객체 djx와, 2000-2015년 DJ_const의 처음 네 종목에 대한 일별 로그수익률을 담은 djreturns도 있습니다. 단변량 시계열은 plot을, 다변량 시계열은 plot.zoo를 사용하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
연습 안내
- 객체
djx를 그리세요. - 한 줄로,
djx의 주간 로그수익률을 세로 막대로 그리세요. djx의 월간 로그수익률을 세로 막대로 그리세요.plot.zoo를 사용해 객체djreturns를 그리세요.plot.zoo로djreturns의 월간 로그수익률을 세로 막대로 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot djx
___(___)
# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot djreturns
___(___)
# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)