Fatores de risco de ações e volatilidade implícita

Para analisar o risco de uma carteira composta por uma opção, é necessário considerar as variações nos três fatores de risco: preço da ação, volatilidade e taxas de juros. Aqui, você vai se concentrar nos dois primeiros fatores e assumir que as taxas de juros não mudam muito em intervalos curtos. Os valores diários dos fatores de risco para o período de 1990 a 2010 estão em riskfactors e os log-retornos correspondentes em returns; ambos os conjuntos de dados multivariados estão carregados no seu ambiente de trabalho.

A volatilidade é um novo fator de risco que ainda não foi considerado neste curso. Ela é representada pelo índice VIX, que é construído a partir das volatilidades implícitas de uma ampla gama de opções sobre o índice S&P 500:

> names(returns)
[1] "X.GSPC" "X.VIX"

Neste exercício, você vai verificar se os log-retornos da volatilidade se comportam como outros dados de retorno que você já viu e observar como eles variam em relação aos log-retornos do índice S&P 500.

Este exercício faz parte do curso

Gerenciamento de Risco Quantitativo em R

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Instruções do exercício

Use a função apropriada para plotar os dados em riskfactors e em returns.
Use plot() e as.matrix() em sequência para criar um diagrama de dispersão de returns.
Use apply() para realizar o teste de Jarque-Bera em returns e, em seguida, use qqnorm() e colchetes para indexação para fazer um gráfico Q-Q contra a normal para os log-retornos da série em returns que contém os dados de volatilidade.
Crie o gráfico acf amostral dos dados em returns e depois o dos retornos absolutos dos dados.
Use cor() para calcular a correlação entre os log-retornos dos dois fatores de risco em returns.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Plot the risk factors and the log-returns



# Make a scatterplot of the two return series


# Apply the Jarque-Bera test to the returns and make a Q-Q plot of the volatility log-returns



# Create the sample acf of the returns and absolute returns



# Calculate the correlation between the log-returns

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