Finansal zaman serilerinin özellikleri

Günlük finansal varlık getirileri genellikle birçok ortak özelliği paylaşır. Bir günlük getiriler tipik olarak küçüktür ve ortalamaları sıfıra yakındır. Aynı zamanda, varyansları ve standart sapmaları nispeten büyük olabilir. Birkaç yıl içinde, genellikle birkaç çok büyük (mutlak değerce) getiri gözlemlenir. Bu nispi aykırı değerler sadece az sayıda günde gerçekleşir ama varlık fiyatlarındaki en belirgin hareketlerin büyük kısmını açıklar. Bu aşırı getiriler nedeniyle, günlük varlık getirilerinin dağılımı normal değildir; ağır kuyrukludur ve bazen çarpıktır. Genel olarak, tekil hisse senedi getirileri, endeks getirilerine kıyasla genellikle daha yüksek değişkenliğe ve daha uç gözlemlere sahiptir.

Bu egzersizde, eu_stocks verinden hesaplanan yüzde getirileri içeren eu_percentreturns veri kümesiyle çalışacaksın. Verinde yer alan dört endeksin her biri için örneklem ortalamasını, varyansını ve standart sapmasını hesaplayacaksın.

Ortalama günlük getirinin yaklaşık 0, standart sapmanın ise yaklaşık 1 yüzde puanı olduğuna dikkat et. Ayrıca her endeks için sırasıyla histogram ve normal kantil grafikleri oluşturmak üzere hist() ve qqnorm() fonksiyonlarını uygula.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Zaman Serisi Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

eu_percentreturns verindeki her sütunun örneklem ortalamasını hesaplamak için colMeans() kullan.
Her endeks için örneklem varyansını hesaplamak üzere apply() kullan. MARGIN argümanını 2 olarak bırak ve FUN argümanını var yap.
Her endeks için standart sapmayı hesaplamak üzere başka bir apply() çağrısı kullan. MARGIN argümanını yine 2 tut ama bu kez FUN argümanını sd yap.
Her endeks için yüzde getirilerin histogramını ve normal kantil grafiklerini görüntülemek üzere kalan kodu çalıştır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Generate means from eu_percentreturns
colMeans(___)

# Use apply to calculate sample variance from eu_percentreturns
apply(___, MARGIN = 2, FUN = ___)

# Use apply to calculate standard deviation from eu_percentreturns


# Display histogram and normal quantile plots
par(mfrow = c(2,2))
apply(eu_percentreturns, MARGIN = 2, FUN = hist, main = "", xlab = "Percentage Return")

par(mfrow = c(2,2))
apply(eu_percentreturns, MARGIN = 2, FUN = qqnorm, main = "")
qqline(eu_percentreturns)

Kodu Düzenle ve Çalıştır