1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Ilościowe zarządzanie ryzykiem w R
Connected

ćwiczenie

Dopasowywanie rozkładu t do danych

Rozkład t Studenta jest zazwyczaj znacznie lepiej dopasowany do dziennych, tygodniowych i miesięcznych stóp zwrotu niż rozkład normalny.

Możesz go utworzyć, używając funkcji fit.st() z pakietu QRM. Dopasowany model zawiera komponent z estymowanymi parametrami par.ests, który można przypisać do listy tpars, aby przechować wartości nu, mu i sigma do późniejszego użycia:

> tfit <- fit.st(ftse)
> tpars <- tfit$par.ests
> tpars
          nu           mu        sigma
2.949514e+00 4.429863e-05 1.216422e-02

W tym ćwiczeniu dopasowujesz rozkład t Studenta do dziennych logarytmicznych stóp zwrotu indeksu Dow Jones z lat 2008–2011, zapisanych w djx. Następnie tworzysz histogram danych i nakładasz na niego czerwoną linię przedstawiającą dopasowaną gęstość rozkładu t. Dane djx oraz pakiet QRM są już wczytane.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj fit.st(), aby dopasować rozkład t Studenta do danych w djx, i przypisz wynik do tfit.
  • Przypisz komponent par.ests dopasowanego modelu do tpars, a elementy tpars odpowiednio do zmiennych nu, mu i sigma.
  • Uzupełnij hist(), aby narysować histogram djx.
  • Uzupełnij dt(), aby obliczyć dopasowaną gęstość rozkładu t w punktach djx i przypisz wynik do yvals. Skorzystaj z równania omówionego w nagraniu wideo.
  • Uzupełnij lines(), aby dodać do histogramu djx czerwoną linię przedstawiającą dopasowaną gęstość rozkładu t.