Testarea normalității randamentelor valutare

Până acum, exercițiile din acest capitol au analizat normalitatea randamentelor indicilor bursieri și ale acțiunilor individuale.

Pentru a consolida aceste idei, vei aplica metode similare log-randamentelor ratelor de schimb valutar. Setul de date fx_d conține log-randamentele zilnice ale cursurilor EUR/USD, GBP/USD și JPY/USD pentru perioada 2001–2015, iar setul de date fx_m conține log-randamentele lunare corespunzătoare. Ambele sunt multivariate și sunt deja încărcate în spațiul tău de lucru.

Care dintre seriile de log-randamente lunare pare cea mai apropiată de o distribuție normală?

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Reprezintă grafic seria de log-randamente zilnice ale cursurilor valutare din fx_d folosind funcția de reprezentare adecvată.
Folosește apply() pentru a aplica testul Jarque-Bera fiecărei serii din fx_d.
Reprezintă grafic seria de log-randamente lunare din fx_m cu aceeași funcție și parametrul type = "h".
Folosește apply() pentru a aplica testul Jarque-Bera fiecărei serii din fx_m.
Completează apply() pentru a ajusta o distribuție t Student fiecărei serii din fx_m și pentru a obține estimările parametrilor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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})

Editează și rulează codul