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  3. R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
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演習

정규성의 수치적 검정

moments 패키지에는 데이터의 kurtosis(첨도)와 skewness(왜도)를 계산하는 함수와, 이러한 고차 모멘트를 기반으로 한 정규성 검정인 Jarque-Bera 검정을 구현하는 함수가 들어 있습니다. 한 번의 명령으로 데이터의 왜도와 첨도를 정규분포의 이론값(각각 0과 3)과 비교합니다.

jarque.test(x)
skewness(x, na.rm = FALSE)
kurtosis(x, na.rm = FALSE)

이 연습 문제에서는 2008-2011년 Dow Jones 지수인 djx에 대해 왜도와 첨도를 계산하고, Jarque-Bera 정규성 검정을 적용해 보겠습니다. 같은 방법을 동일 기간의 Dow Jones 종목 29개가 포함된 djreturns에도 적용합니다.

배열의 마진에 함수를 적용할 때는 apply(X, MARGIN, FUN, …)를 사용할 수 있습니다. MARGIN 매개변수는 함수를 어디에 적용할지 나타내는 벡터이며, 여기서는 행렬 X의 열에 함수 FUN을 적용하도록 2를 사용합니다.

moments 패키지는 이미 불러와졌고, djx와 djreturns 데이터가 작업 공간에 준비되어 있습니다.

指示

100 XP
  • djx의 Dow Jones 지수 수익률에 대해 skewness()와 kurtosis()를 사용해 각각 왜도와 첨도를 계산하세요.
  • jarque.test()로 djx의 Jarque-Bera 정규성 검정을 수행하세요.
  • apply()를 사용해 djreturns의 개별 종목 수익률에 대한 왜도와 첨도를 계산하고, 결과를 각각 s와 k에 저장하세요.
  • plot()에 type = "n" 매개변수를 넣어 k를 s에 대해 그리세요. 그런 다음 text() 명령으로 해당 지점에 종목 심벌을 표시하세요(이 부분은 이미 준비되어 있습니다).
  • apply()를 사용해 djreturns의 각 Dow Jones 구성 종목에 대해 Jarque-Bera 검정을 수행하세요.