1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza szeregów czasowych w R
Connected

ćwiczenie

Ceny aktywów a stopy zwrotu z aktywów

Celem inwestowania jest osiągnięcie zysku. Przychód lub strata zależy od zainwestowanej kwoty oraz zmian cen – a szczególnie istotna jest wysokość zysku względem wielkości inwestycji. Właśnie to mierzą finansowe stopy zwrotu: zmiany ceny jako ułamek ceny początkowej w danym horyzoncie czasowym, na przykład jednego dnia roboczego.

Wróćmy do zbioru danych eu_stocks. Zawiera on wartości indeksów, które możemy traktować jak ceny. Same indeksy nie są bezpośrednio inwestowalne, ale istnieje wiele instrumentów finansowych ściśle je odwzorowujących – na przykład fundusze inwestycyjne czy fundusze ETF.

W analizie finansowych szeregów czasowych często stosuje się również logarytmiczne stopy zwrotu (zwane też stopami zwrotu w ujęciu ciągłym). Są one logarytmem brutto stopy zwrotu – albo równoważnie – pierwszymi różnicami logarytmu cen.

Różnica między dziennymi cenami a dziennymi stopami zwrotu jest zazwyczaj wyraźnie widoczna, natomiast różnica między dziennymi stopami zwrotu a logarytmicznymi stopami zwrotu – zwykle niewielka. Jak się wkrótce przekonasz, jedną z zalet logarytmicznych stóp zwrotu jest uproszczenie obliczeń wielookresowych stóp zwrotu – wystarczy je po prostu zsumować!

W tym ćwiczeniu dokładniej zbadasz zbiór danych eu_stocks: narysuj wykres cen, zamień ceny na (netto) stopy zwrotu, a następnie na logarytmiczne stopy zwrotu.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj plot(), aby wygenerować wykres danych eu_stocks.
  • Skorzystaj z gotowego kodu, aby przeliczyć dzienne ceny z eu_stocks na dzienne netto returns.
  • Użyj ts(), aby przekonwertować returns na obiekt ts. Ustaw argument start na c(1991, 130), a argument frequency na 260.
  • Wywołaj ponownie plot(), aby wyświetlić dzienne netto stopy zwrotu.
  • Skorzystaj z gotowego kodu łączącego diff() i log(), aby obliczyć logreturns.
  • Na końcu wywołaj plot(), aby wyświetlić dzienne logarytmiczne stopy zwrotu.