Testando normalidade em horizontes de tempo mais longos
À medida que os retornos são somados ao longo de períodos mais longos, ocorre um efeito de limite central e os retornos tendem a ficar mais próximos da normalidade.
Neste exercício, você vai usar funções de agregação que viu no primeiro capítulo para agregar os dados em djx_d, que contém os log-retornos diários de 29 ações do Dow Jones no período de 2000 a 2015. Depois, você aplicará o teste de Jarque-Bera aos retornos diários, semanais e mensais. djx_d já está carregado no seu ambiente de trabalho.
Este exercício faz parte do curso
Gerenciamento de Risco Quantitativo em R
Instruções do exercício
- Calcule os log-retornos semanais e mensais de
djx_de atribua adjx_wedjx_m, respectivamente. - Preencha
apply()para calcular o p-valor do teste de Jarque-Bera para cada série de retornos diários do Dow Jones emdjx_d. - Faça o mesmo para os retornos semanais de ações em
djx_w. - Faça o mesmo para os retornos mensais de ações em
djx_m.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate weekly and monthly log-returns from djx_d
djx_w <- ___(___)
djx_m <- ___(___)
# Calculate the p-value for each series in djx_d
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})
# Calculate the p-value for each series in djx_w
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})
# Calculate the p-value for each series in djx_m
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})