Testarea normalității pentru orizonturi de timp mai lungi

Pe măsură ce randamentele se cumulează pe perioade mai lungi, apare un efect de limită centrală, iar distribuția lor tinde să devină mai normală.

În acest exercițiu, vei folosi funcțiile de agregare învățate în primul capitol pentru a agrega datele din djx_d, care conține randamentele logaritmice zilnice pentru 29 dintre acțiunile Dow Jones în perioada 2000-2015. Apoi, vei aplica testul Jarque-Bera pe randamentele zilnice, săptămânale și lunare. djx_d este deja încărcat în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează randamentele logaritmice săptămânale și lunare ale djx_d și atribuie-le variabilelor djx_w, respectiv djx_m.
Completează apply() pentru a calcula p-valoarea testului Jarque-Bera pentru fiecare serie de randamente zilnice Dow Jones din djx_d.
Fă același lucru pentru randamentele săptămânale din djx_w.
Fă același lucru pentru randamentele lunare din djx_m.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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})

Editează și rulează codul