เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ทดสอบความเป็นโปรงการแจกแจงปกติของผลตอบแทน FX

จนถึงตอนนี้ แบบฝึกหัดในบทนี้ได้ตรวจสอบความเป็นการแจกแจงปกติของผลตอบแทนดัชนีหุ้นและผลตอบแทนหุ้นรายตัวมาแล้ว

เพื่อเสริมความเข้าใจ จะนำแนวคิดเดียวกันมาประยุกต์ใช้กับ log-return ของอัตราแลกเปลี่ยน ชุดข้อมูล fx_d ประกอบด้วย log-return รายวันของอัตราแลกเปลี่ยน EUR/USD, GBP/USD และ JPY/USD ในช่วงปี 2001-2015 ส่วนชุดข้อมูล fx_m มี log-return รายเดือนที่สอดคล้องกัน ทั้งสองเป็นข้อมูลหลายตัวแปรและถูกโหลดไว้ในเวิร์กสเปซแล้ว

อนุกรม log-return รายเดือนใดที่ดูเป็นการแจกแจงปกติมากที่สุด?

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Quantitative Risk Management in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • พล็อตอนุกรม log-return รายวันของอัตราแลกเปลี่ยนใน fx_d ด้วยฟังก์ชันพล็อตที่เหมาะสม
  • ใช้ apply() เพื่อทำการทดสอบ Jarque-Bera กับแต่ละอนุกรมใน fx_d
  • พล็อตอนุกรม log-return รายเดือนใน fx_m ด้วยฟังก์ชันพล็อตเดิมโดยระบุพารามิเตอร์ type = "h"
  • ใช้ apply() เพื่อทำการทดสอบ Jarque-Bera กับแต่ละอนุกรมใน fx_m
  • เติม apply() ให้สมบูรณ์เพื่อฟิตการแจกแจง Student t กับแต่ละอนุกรมใน fx_m และรับค่าประมาณพารามิเตอร์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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})
แก้ไขและรันโค้ด