Günlük log-getirileri daha uzun aralıklarda toplayarak serileri birleştirdiğinde, daha az sayıda gözlemi analiz edersin. Veri miktarını korumak için rollapplyr() fonksiyonu ile örtüşen getiriler hesaplayabilirsin; bu yaklaşım aynı zamanda gözlemler arasında güçlü korelasyonlar oluşturur.

Ortalama bir takvim haftasında 5 işlem günü vardır. Günlük endeks verilerinin log-getirilerinin 5 günlük hareketli toplamlarını hesaplayarak, her takvim haftasının sonunda biten yaklaşık örtüşen haftalık getiriler elde edebilirsin. Benzer şekilde, 21 günlük hareketli toplamlar yaklaşık örtüşen aylık getiriler, 63 günlük hareketli toplamlar ise yaklaşık örtüşen üç aylık getiriler verir.

djx içindeki Dow Jones günlük getiri verileriyle bir örneğe bakalım. Her hareketli toplam 5 değer kullanılarak hesaplandığı için, sonucun ilk 4 değeri NA olur. Bu durumda bunları indeksleme ile kaldıracağız:

> djx5 <- rollapplyr(djx, width = 5, FUN = sum)
> head(djx5)
                  ^DJI
2008-01-03          NA
2008-01-04          NA
2008-01-07          NA
2008-01-08          NA
2008-01-09 -0.02394677
2008-01-10 -0.01571869

> djx5 <- djx5[-(1:4)]

Bu egzersizde, çalışma alanında yüklü olan djx üzerinden farklı aralıklarda hareketli toplamlar hesaplayacaksın. Ardından ortaya çıkan verilerin çarpıklık (skewness) ve basıklık (kurtosis) değerlerini bulacak ve önceki egzersizlerde olduğu gibi Jarque-Bera testini uygulayacaksın. Örtüşen getiriler daha normal görünüyor mu?

Normal dağılımlar ve getiriler bilgisini gözden geçirme

R ile Nicel Risk Yönetimi

Uygulamalı etkileşimli egzersiz