Giá tài sản vs. lợi nhuận tài sản
Mục tiêu của đầu tư là tạo ra lợi nhuận. Doanh thu hoặc thua lỗ từ đầu tư phụ thuộc vào số tiền đầu tư và biến động giá; mức lợi nhuận cao so với quy mô khoản đầu tư luôn là mối quan tâm chính. Đây chính là điều mà lợi nhuận của tài sản tài chính đo lường: mức thay đổi của giá như một phần của giá ban đầu trong một khoảng thời gian nhất định, ví dụ một ngày làm việc.
Hãy tiếp tục xem xét bộ dữ liệu eu_stocks. Bộ dữ liệu này báo cáo các giá trị chỉ số, mà ta có thể coi là giá. Bản thân các chỉ số không phải là tài sản có thể đầu tư trực tiếp, nhưng có nhiều tài sản tài chính có thể đầu tư bám sát các chỉ số thị trường lớn, bao gồm quỹ tương hỗ và quỹ hoán đổi danh mục (ETF).
Lợi nhuận log, còn gọi là lợi nhuận ghép liên tục, cũng thường được dùng trong phân tích chuỗi thời gian tài chính. Chúng là log của lợi nhuận gộp, hay tương đương, là mức thay đổi (hoặc sai phân bậc một) của logarit giá.
Sự khác biệt về hình dạng giữa giá theo ngày và lợi nhuận theo ngày thường rất lớn, trong khi chênh lệch giữa lợi nhuận theo ngày và lợi nhuận log thường nhỏ. Như bạn sẽ thấy sau, một lợi thế của việc dùng lợi nhuận log là việc tính lợi nhuận nhiều giai đoạn từ các giai đoạn đơn lẻ trở nên cực kỳ đơn giản — bạn chỉ cần cộng chúng lại!
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá sâu hơn bộ dữ liệu eu_stocks, bao gồm vẽ biểu đồ giá, chuyển đổi giá sang lợi nhuận (ròng), và chuyển đổi giá sang lợi nhuận log.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
plot()để vẽ biểu đồ dữ liệueu_stocks. - Dùng mã đã viết sẵn để chuyển giá theo ngày trong
eu_stocksthành lợi nhuận ròng theo ngàyreturns. - Dùng
ts()để chuyểnreturnsthành một đối tượngts. Đặt đối sốstartbằngc(1991, 130)và đặt đối sốfrequencybằng260. - Gọi
plot()lần nữa để xem lợi nhuận ròng theo ngày. - Dùng mã đã viết sẵn kết hợp
diff()vàlog()để tạologreturns. - Gọi
plot()lần cuối để xem lợi nhuận log theo ngày.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot eu_stocks
# Use this code to convert prices to returns
returns <- eu_stocks[-1,] / eu_stocks[-1860,] - 1
# Convert returns to ts
returns <- ts(___, start = c(___, ___), frequency = ___)
# Plot returns
# Use this code to convert prices to log returns
logreturns <- diff(log(eu_stocks))
# Plot logreturns