금융 시계열의 특성
일일 금융 자산 수익률에는 대체로 여러 공통된 특징이 있습니다. 하루 수익률은 보통 작고 평균이 0에 가깝습니다. 동시에 분산과 표준편차는 상대적으로 클 수 있습니다. 몇 년에 걸쳐 보면, 크기 면에서 매우 큰 수익률이 여러 번 관측되곤 합니다. 이런 상대적 이상치는 며칠 안 되는 날에만 발생하지만, 자산 가격의 가장 큰 변동을 설명합니다. 이러한 극단적인 수익률 때문에, 일일 자산 수익률의 분포는 정규분포가 아니라 꼬리가 두껍고 때로는 비대칭적입니다. 일반적으로 개별 주식 수익률은 지수 수익률보다 변동성이 더 크고 극단값도 더 많이 나타납니다.
이 연습 문제에서는 eu_percentreturns 데이터셋을 사용합니다. 이는 eu_stocks 데이터로부터 계산한 백분율 수익률이에요. 데이터에 포함된 네 개 지수 각각에 대해 표본평균, 분산, 표준편차를 계산해 보세요.
일일 평균 수익률은 약 0에 가깝고, 표준편차는 약 1퍼센트포인트라는 점에 주목하세요. 또한 각 지수에 대해 히스토그램과 정규 분위수 그림을 만들기 위해 각각 hist()와 qqnorm() 함수를 적용해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 시계열 분석
연습 안내
colMeans()를 사용해eu_percentreturns데이터의 각 열에 대한 표본평균을 계산하세요.apply()를 사용해 각 지수의 표본분산을 계산하세요.MARGIN인수는2로 두고,FUN인수는var로 설정하세요.apply()를 한 번 더 호출해 각 지수의 표준편차를 계산하세요. 이번에도MARGIN은2로 유지하고,FUN은sd로 설정하세요.- 나머지 코드를 실행해 각 지수의 백분율 수익률에 대한 히스토그램과 정규 분위수 그림을 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Generate means from eu_percentreturns
colMeans(___)
# Use apply to calculate sample variance from eu_percentreturns
apply(___, MARGIN = 2, FUN = ___)
# Use apply to calculate standard deviation from eu_percentreturns
# Display histogram and normal quantile plots
par(mfrow = c(2,2))
apply(eu_percentreturns, MARGIN = 2, FUN = hist, main = "", xlab = "Percentage Return")
par(mfrow = c(2,2))
apply(eu_percentreturns, MARGIN = 2, FUN = qqnorm, main = "")
qqline(eu_percentreturns)