Агрегирование рядов лог-доходностей

В статистике агрегированные данные — это данные, объединённые из нескольких измерений. Вы уже знаете, что еженедельные, ежемесячные и квартальные лог-доходности можно вычислить, суммируя дневные лог-доходности с помощью соответствующих функций apply.weekly(), apply.monthly() и apply.quarterly().

Например, следующий код позволяет получить квартальные доходности для одномерного временного ряда data и многомерного временного ряда mv_data:

> # apply.quarterly(x, FUN, ...)
> data_q = apply.quarterly(data, sum)
> mv_data_q = apply.quarterly(mv_data, colSums)

В этом упражнении вы потренируетесь агрегировать данные временных рядов с помощью этих функций и строить графики результатов. В вашем рабочем пространстве доступны данные DJ и DJ_const, а также объекты djx — дневные лог-доходности индекса Dow Jones за 2000–2015 годы — и djreturns — дневные лог-доходности первых четырёх акций из DJ_const за тот же период. Для одномерных временных рядов используйте plot, для многомерных — plot.zoo.

Это упражнение является частью курса

Количественное управление рисками в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Постройте график объекта djx.
В одну строку постройте график еженедельных лог-доходностей djx с вертикальными столбцами.
Постройте график ежемесячных лог-доходностей djx с вертикальными столбцами.
Постройте график объекта djreturns с помощью plot.zoo.
Постройте график ежемесячных лог-доходностей для djreturns с вертикальными столбцами, используя plot.zoo.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Plot djx
___(___)

# Plot weekly log-returns of djx
___(___, ___)

# Plot monthly log-returns of djx
___(___, ___)

# Plot djreturns
___(___)

# Plot monthly log-returns of djreturns
___(___, ___)

Редактировать и запускать код