1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Quản trị Rủi ro Định lượng bằng R
Connected

Bài tập

Các kiểm định định lượng về tính chuẩn

Gói moments cung cấp các hàm tính kurtosis (độ nhọn) và skewness (độ lệch) của dữ liệu, cũng như thực hiện kiểm định Jarque–Bera, một kiểm định tính chuẩn dựa trên các moment bậc cao này. Chỉ với một lệnh, kiểm định sẽ so sánh độ lệch và độ nhọn của dữ liệu với các giá trị lý thuyết của phân phối chuẩn, lần lượt là 0 và 3.

jarque.test(x)
skewness(x, na.rm = FALSE)
kurtosis(x, na.rm = FALSE)

Trong bài tập này, bạn sẽ tính skewness và kurtosis cho djx, chỉ số Dow Jones giai đoạn 2008–2011, và áp dụng kiểm định Jarque–Bera về tính chuẩn. Sau đó bạn sẽ áp dụng các phương pháp tương tự cho djreturns, bộ dữ liệu gồm 29 cổ phiếu thuộc Dow Jones trong cùng giai đoạn.

Nhớ rằng bạn có thể dùng apply(X, MARGIN, FUN, …) để áp dụng hàm theo các chiều của mảng. Tham số MARGIN là một vector chỉ định nơi hàm sẽ được áp dụng; trong trường hợp này, bạn sẽ dùng 2 để chỉ định rằng hàm FUN được áp dụng theo các cột của ma trận X.

Gói moments đã được nhập sẵn cho bạn, và dữ liệu djx cùng djreturns đã có trong môi trường làm việc của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tính skewness và kurtosis của lợi nhuận chỉ số Dow Jones trong djx lần lượt bằng skewness() và kurtosis().
  • Thực hiện kiểm định Jarque–Bera về tính chuẩn cho djx bằng jarque.test().
  • Dùng apply() để tính skewness và kurtosis của lợi nhuận từng cổ phiếu trong djreturns, lưu kết quả lần lượt vào s và k.
  • Điền plot() để vẽ k so với s với tham số type = "n", rồi đặt các mã cổ phiếu tại các điểm bằng lệnh text() (đoạn này đã được viết sẵn cho bạn).
  • Dùng apply() để thực hiện kiểm định Jarque–Bera cho từng thành phần của Dow Jones trong djreturns.