เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การคำนวณผลตอบแทน

ในการบริหารความเสี่ยงทางการเงิน เราต้องเริ่มต้นด้วยการวัดความเสี่ยงผ่านการวิเคราะห์ชุดข้อมูลผลตอบแทน ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะได้รับชุดข้อมูลราคาของดัชนี S&P 500 และต้องพล็อตผลตอบแทนรายวัน จะเห็นว่าผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่ (ไม่ว่าจะเป็นบวกหรือลบ) มักตามด้วยผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่เช่นกัน และผลตอบแทนที่มีขนาดเล็กก็มักตามด้วยผลตอบแทนที่มีขนาดเล็ก ช่วงเวลาที่ความผันผวนต่ำหรือสูงอย่างต่อเนื่องนี้เรียกว่า กลุ่มความผันผวน (volatility clusters)

ตลอดคอร์สนี้:

  • สามารถสำรวจชุดข้อมูลได้ใน Console ได้ตามต้องการ
  • อย่าลังเลที่จะกลับไปดู สไลด์ หากต้องการทบทวนฟังก์ชันและกระบวนการที่อธิบายไว้ในวิดีโอ

คอร์สนี้อาศัยความรู้เกี่ยวกับ xts หากต้องการทบทวน ลองดู xts in R Cheat Sheet

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

GARCH Models in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • พล็อตราคาหุ้นรายวันจากออบเจกต์ xts ชื่อ sp500prices
  • ใช้ฟังก์ชัน CalculateReturns จากแพ็กเกจ PerformanceAnalytics เพื่อคำนวณผลตอบแทนที่สอดคล้องกัน แล้วบันทึกผลลัพธ์ไว้ในออบเจกต์ sp500ret
  • ตรวจสอบว่า sp500ret เป็นคลาส xts
  • พล็อตผลตอบแทนรายวันของดัชนี S&P 500 และสังเกตการเปลี่ยนแปลงของความผันผวนของผลตอบแทนตามช่วงเวลา

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

library(xts)
library(PerformanceAnalytics)

# Plot daily S&P 500 prices
___(___)

# Compute daily returns
sp500ret <- ___(___)

# Check the class of sp500ret
___(___)

# Plot daily returns
___(___)
แก้ไขและรันโค้ด