Testando normalidade dos retornos de FX

Até aqui, os exercícios deste capítulo examinaram a normalidade dos retornos de índices de ações e de ações individuais.

Para reforçar essas ideias, você vai aplicar conceitos semelhantes aos log-retornos de taxas de câmbio. O conjunto de dados fx_d contém os log-retornos diários das taxas EUR/USD, GBP/USD e JPY/USD no período de 2001 a 2015, e o conjunto fx_m contém os log-retornos mensais correspondentes. Ambos são multivariados; eles já estão carregados no seu ambiente de trabalho.

Qual das séries de log-retornos mensais parece mais próxima da normal?

Este exercício faz parte do curso

Gerenciamento de Risco Quantitativo em R

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Instruções do exercício

Plote as séries de log-retornos diários de taxas de câmbio em fx_d com a função de plotagem apropriada.
Use apply() para realizar o teste de Jarque-Bera em cada uma das séries em fx_d.
Plote as séries de log-retornos mensais em fx_m com a mesma função de plotagem e o parâmetro type = "h".
Use apply() para realizar o teste de Jarque-Bera em cada uma das séries em fx_m.
Complete apply() para ajustar uma distribuição t de Student a cada uma das séries em fx_m e obter as estimativas dos parâmetros.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Plot the daily log-return series in fx_d
___(___)

# Apply the Jarque-Bera test to each of the series in fx_d
___(___)

# Plot the monthly log-return series in fx_m
___(___)

# Apply the Jarque-Bera test to each of the series in fx_m
___(___)

# Fit a Student t distribution to each of the series in fx_m
apply(___, ___, function(v){fit.st(v)$par.ests})

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