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

겹치는 수익률

일별 로그수익률을 더해 더 긴 구간으로 집계하면, 관측치 수가 줄어듭니다. 데이터 양을 유지하려면 rollapplyr() 함수로 겹치는 수익률을 계산할 수 있습니다. 이렇게 하면 관측치들 사이에 강한 상관관계도 생깁니다.

평균적인 달력 주에는 거래일이 5일입니다. 일별 지수 로그수익률의 5일 이동 합계를 계산하면, 각 달력 주에 끝나는 대략적인 겹치는 주간 수익률을 얻습니다. 마찬가지로 21일 이동 합계는 대략적인 겹치는 월간 수익률을, 63일 이동 합계는 대략적인 겹치는 분기 수익률을 제공합니다.

djx에 있는 다우존스 일별 수익률 데이터로 예를 보겠습니다. 각 이동 합계를 계산하는 데 5개 값이 사용되므로, 결과의 처음 4개 값은 NA가 됩니다. 여기서는 인덱싱으로 이를 제거하겠습니다:

> djx5 <- rollapplyr(djx, width = 5, FUN = sum)
> head(djx5)
                  ^DJI
2008-01-03          NA
2008-01-04          NA
2008-01-07          NA
2008-01-08          NA
2008-01-09 -0.02394677
2008-01-10 -0.01571869

> djx5 <- djx5[-(1:4)]

이번 연습에서는 작업 공간에 로드된 djx로 다양한 구간의 이동 합계를 계산합니다. 그런 다음 결과 데이터의 왜도와 첨도를 구하고, 앞선 연습과 마찬가지로 Jarque-Bera 검정을 수행합니다. 겹치는 수익률이 정규분포에 더 가까워 보이나요?

지침

100 XP
  • djx의 로그수익률에 대해 21일 이동 합계를 계산하고, 처음 20개 값을 제거한 뒤 djx21에 할당하세요.
  • djx의 로그수익률에 대해 63일 이동 합계를 계산하고, 처음 62개 값을 제거한 뒤 djx63에 할당하세요.
  • merge()와 all = FALSE를 사용해 djx, djx21, djx63 순서로 병합하고, 결과를 djx2에 할당하세요. plot.zoo()로 그래프를 그리세요.
  • apply()와 적절한 함수를 사용해 djx2의 각 시계열에 대한 왜도와 첨도를 계산하세요.
  • apply()와 적절한 함수를 사용해 djx2의 각 시계열에 대해 Jarque-Bera 검정을 수행하세요.