InĀ [1]:
options(OutDec = ",")
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# Descricao
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# Os dados a seguir correspondem aos indices diarios da BOVESPA de 3 de
# janeiro de 2011 a 10 de setembro de 2021.
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# Os dados foram obtidos do sitio http://br.financas.yahoo.com/
#
# Concentraremos nos indices (precos) de fechamento ("Close")
#
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# Lendo os dados do arquivo BVSP.csv
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BVSP <- read.csv("../dados/BVSP.csv",header=TRUE,sep=",")
print(head(BVSP))
Date Open High Low Close Adj.Close Volume 1 2011-01-03 69310 70471 69305 69962 69962 1862400 2 2011-01-04 69962 70318 69560 70318 70318 2427200 3 2011-01-05 70311 71173 69802 71091 71091 2309200 4 2011-01-06 71093 71167 70469 70579 70579 2546000 5 2011-01-07 70580 70783 69718 70057 70057 1761000 6 2011-01-10 70056 70133 69666 70127 70127 1610800
InĀ [2]:
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# Copiando os indices de fechamento como a serie de precos
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preco <- BVSP$Close
dias <- as.Date(BVSP$Date) # Dias
n <- length(preco) # Numero de observacoes
InĀ [3]:
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# Grafico da serie de precos
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par(mfrow=c(1,1),lwd=2.0,cex.lab=1.5,cex.axis=1.5,lab=c(15,7,5),
mar=c(5,5,2,2.5),xpd=T,cex.main=2.0,bty="n")
plot(dias,preco/1000,lwd=2,col="black",main="",xlab="Dias",
ylab="PreƧo (milhares)",type="l",ylim=c(20,140),
xlim=c(as.Date("2011-01-01"),as.Date("2021-12-31")))
InĀ [4]:
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# Calculando o retorno de capitalizacao continua, ou simplesmente log-retorno
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rt <- diff(log(preco)) # Calcula a primeira diferenca
# Grafico da serie de retornos brutos: r_t = log(1+R_t) = log(P_t)-log(P_{t-1})
par(mfrow=c(1,1),lwd=2.0,cex.lab=1.4,cex.axis=1.5,lab=c(15,5,5),
mar=c(5,5,2,2.5),xpd=T,cex.main=2.0,bty="n")
plot(dias[2:n],rt,lwd=2,col="black",main="",xlab="Dias",ylab="Log Retorno",
type="l",xlim=c(as.Date("2011-01-01"),as.Date("2021-12-31")),
ylim=c(-0.16,0.16))