Проверка доходностей валютных курсов на нормальность

До сих пор в упражнениях этой главы мы исследовали нормальность доходностей фондовых индексов и отдельных акций.

Чтобы закрепить эти идеи, вы применитете аналогичные подходы к логарифмическим доходностям обменных курсов. Набор данных fx_d содержит дневные логарифмические доходности обменных курсов EUR/USD, GBP/USD и JPY/USD за период 2001–2015 годов, а набор данных fx_m — соответствующие месячные логарифмические доходности. Оба набора являются многомерными и уже загружены в вашу рабочую среду.

Какой из рядов месячных логарифмических доходностей выглядит наиболее близким к нормальному?

Это упражнение является частью курса

Количественное управление рисками в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Постройте график ряда дневных логарифмических доходностей обменных курсов из fx_d с помощью подходящей функции визуализации.
Используйте apply(), чтобы провести тест Харке–Бера для каждого ряда в fx_d.
Постройте график ряда месячных логарифмических доходностей из fx_m с той же функцией и параметром type = "h".
Используйте apply(), чтобы провести тест Харке–Бера для каждого ряда в fx_m.
Заполните apply() так, чтобы подогнать распределение Стьюдента к каждому ряду в fx_m и получить оценки параметров.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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})

Редактировать и запускать код