在更長時間尺度下檢定常態性
當你把報酬在較長時間區間內加總時，會出現中央極限定理的效果，報酬分配往往更接近常態。
在這個練習中，你會運用第 1 章學到的彙總函式，對 djx_d 的資料做彙總。djx_d 含有 2000–2015 年間道瓊工業指數成分股中 29 檔股票的每日對數報酬。接著，你將對每日、每週與每月報酬套用 Jarque-Bera 檢定。djx_d 已經載入到你的工作環境。
本練習屬於課程
R 的量化風險管理
練習說明
- 計算
djx_d的每週與每月對數報酬，分別指定給djx_w與djx_m。 - 填上
apply()，計算djx_d中每一檔道瓊股票每日報酬序列的 Jarque-Bera 檢定 p 值。 - 針對每週股價報酬
djx_w做相同的計算。 - 針對每月股價報酬
djx_m做相同的計算。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Calculate weekly and monthly log-returns from djx_d
djx_w <- ___(___)
djx_m <- ___(___)
# Calculate the p-value for each series in djx_d
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})
# Calculate the p-value for each series in djx_w
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})
# Calculate the p-value for each series in djx_m
apply(___, 2, function(v){jarque.test(v)$p.value})