Caracteristicile seriilor de timp financiare

Randamentele zilnice ale activelor financiare au, de obicei, mai multe caracteristici comune. Randamentele pe o zi sunt, în general, mici, iar media lor este aproape de zero. În același timp, varianțele și abaterile standard pot fi relativ mari. Pe parcursul câtorva ani, se observă de obicei câteva randamente foarte mari (ca valoare absolută). Aceste valori extreme apar doar în câteva zile, dar reprezintă cele mai semnificative mișcări ale prețurilor activelor. Din cauza acestor randamente extreme, distribuția randamentelor zilnice nu este normală, ci are cozi grele și uneori este asimetrică. În general, randamentele acțiunilor individuale au o variabilitate și mai mare și observații mai extreme decât randamentele indicilor.

În acest exercițiu, vei lucra cu setul de date eu_percentreturns, care conține randamentele procentuale calculate din datele eu_stocks. Pentru fiecare dintre cei patru indici din date, vei calcula media eșantionului, varianța și abaterea standard.

Observă că randamentul mediu zilnic este aproximativ 0, iar abaterea standard este de aproximativ 1 punct procentual. Aplică, de asemenea, funcțiile hist() și qqnorm() pentru a genera histograme, respectiv grafice normale quantile, pentru fiecare indice.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește colMeans() pentru a calcula media eșantionului pentru fiecare coloană din datele eu_percentreturns.
Folosește apply() pentru a calcula varianța eșantionului pentru fiecare indice. Lasă argumentul MARGIN la valoarea 2 și setează argumentul FUN la var.
Folosește un alt apel al funcției apply() pentru a calcula abaterea standard pentru fiecare indice. Păstrează argumentul MARGIN la 2, dar de această dată setează argumentul FUN la sd.
Rulează codul rămas pentru a afișa o histogramă și grafice normale quantile ale randamentelor procentuale pentru fiecare indice.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate means from eu_percentreturns
colMeans(___)

# Use apply to calculate sample variance from eu_percentreturns
apply(___, MARGIN = 2, FUN = ___)

# Use apply to calculate standard deviation from eu_percentreturns


# Display histogram and normal quantile plots
par(mfrow = c(2,2))
apply(eu_percentreturns, MARGIN = 2, FUN = hist, main = "", xlab = "Percentage Return")

par(mfrow = c(2,2))
apply(eu_percentreturns, MARGIN = 2, FUN = qqnorm, main = "")
qqline(eu_percentreturns)

Editează și rulează codul