Market: China
Period: 2018
-
Собрать данные по дневным ценам активов (акций) и дневным объемам продаж на заданном фондовом рынке за указанный период. Добавить (если нет) данные по индексу рынка.
-
Преобразовать данные по ценам в данные по доходностям (используйте логарифмическую доходность). Вычислите оценки ожидаемых доходностей и стандартных отклонений и постройте «карту» активов в системе координат (σ, E).
-
Рассмотрите портфель с равными долями капитала и отметьте его на карте активов в системе координат (σ, E). Дайте характеристику этому портфелю.
-
Рассмотрите индекс рынка и отметьте его на карте активов в системе координат (σ,E). Дайте характеристику индексу рынка.
-
Задайте уровень риска и оцените VaR (Value at Risk = Сумма под Риском) для активов вашего рынка. Какой из активов наиболее предпочтителен по этой характеристике? Где он расположен на карте активов? Дайте характеристику VaR портфеля с равными долями и индекса рынка.
-
Выберите несколько интересных (значимых) активов рынка. Можно ли считать наблюдаемые доходности (объемы продаж) конкретного актива повторной выборкой из некоторого распределения (белый шум)? Поищите научные подходы к ответу на этот вопрос (проверка гипотезы о случайности, Ивченко Г.И. Медведев Ю.И. Введение в математическую статистику)
-
Выберите несколько интересных (значимых) активов рынка из разных производственных секторов. В предположении, что наблюдаемые доходности (объемы продаж) являются повторной выборкой из некоторого распределения исследовать (выборочно) распределения доходностей и объемов продаж выбранных активов. Сделать выводы.
-
Исследовать зависимости (выборочно) между доходностями различных активов с помощью техники анализа зависимостей. Сделайте анализ зависимостей между парами активов для активов из одного производственного сектора и для активов из разных производственных секторов. Сделайте анализ зависимости (выборочно) между доходностями и объемами продаж одного актива. Рассмотрите активы из разных производственных секторов.
-
Бонус. Попробуйте найти что-нибудь интересное (необычное) на вашем рынке. Используйте любые известные вам методы анализа данных (data mining).