Agregando séries de log-retornos
Em estatística, dados agregados são dados combinados a partir de várias medições. Você acabou de aprender que pode calcular log-retornos semanais, mensais e trimestrais somando os log-retornos diários com as funções correspondentes apply.weekly(), apply.monthly() e apply.quarterly().
Por exemplo, você pode usar o código a seguir para formar os retornos trimestrais para uma série temporal univariada data e uma série temporal multivariada mv_data:
> # apply.quarterly(x, FUN, ...)
> data_q = apply.quarterly(data, sum)
> mv_data_q = apply.quarterly(mv_data, colSums)
Neste exercício, você vai praticar a agregação de séries temporais usando essas funções e plotar os resultados. Os dados DJ e DJ_const estão disponíveis no seu ambiente, assim como os objetos djx, que contém log-retornos diários do índice Dow Jones de 2000-2015, e djreturns, que contém os log-retornos diários para as quatro primeiras ações de DJ_const de 2000-2015. Use plot para séries temporais univariadas e plot.zoo para séries temporais multivariadas.
Este exercício faz parte do curso
Gerenciamento de Risco Quantitativo em R
Instruções do exercício
- Plote o objeto
djx. - Em uma única linha, plote os log-retornos semanais de
djxcom barras verticais. - Plote os log-retornos mensais de
djxcom barras verticais. - Plote o objeto
djreturnsusandoplot.zoo. - Plote os log-retornos mensais de
djreturnscom barras verticais usandoplot.zoo.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Plot djx
___(___)
# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)
# Plot djreturns
___(___)
# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)