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

ćwiczenie

Testowanie normalności dla dłuższych horyzontów czasowych

Gdy stopy zwrotu są sumowane w dłuższych okresach, pojawia się efekt centralnego twierdzenia granicznego – rozkład stóp zwrotu staje się wtedy coraz bardziej zbliżony do normalnego.

W tym ćwiczeniu użyjesz funkcji agregujących poznanych w pierwszym rozdziale, aby zagregować dane z djx_d, które zawierają dzienne logarytmiczne stopy zwrotu dla 29 spółek z indeksu Dow Jones w okresie 2000–2015. Następnie zastosujesz test Jarque'a-Bery do dziennych, tygodniowych i miesięcznych stóp zwrotu. Zbiór djx_d jest już wczytany do twojego środowiska.

Instrukcje

100 XP
  • Oblicz tygodniowe i miesięczne logarytmiczne stopy zwrotu dla djx_d i przypisz je odpowiednio do djx_w i djx_m.
  • Uzupełnij apply(), aby obliczyć p-wartość testu Jarque'a-Bery dla każdej dziennej serii stóp zwrotu spółek z Dow Jones w djx_d.
  • Zrób to samo dla tygodniowych stóp zwrotu z djx_w.
  • Zrób to samo dla miesięcznych stóp zwrotu z djx_m.