Диссертация (1138372), страница 23
Текст из файла (страница 23)
Фонд акцийТКБ БНП Париба - Индекс РТССеверо-западныйСбербанк - фонд сбалансированныйУНИВЕР - фонд пенсионных резервовУНИВЕР - фонд смешанных инвестицийУНИВЕР – Индекс ММВБТрансФинГруп – ФирменныйТройка Диалог - ПотенциалТройка Диалог - Потребительский секторТройка Диалог - Рискованные облигацииЭнергокапитал – Индекс ММВБЭнергокапитал — СбалансированныйЮбилейныйТКБ БНП Париба - Российский потребительский секторТКБ БНП Париба - Фонд акцийТКБ БНП Париба – Телекоммуникации и инновацииСТОИК - Потребительский секторСтоик - ТелекоммуникацииСтойкийТройка Диалог - Добрыня НикитичТройка Диалог - ДружинаТройка Диалог - ЖизньТрубная площадь – фонд металлургииТФБ - РешительныйТФБ - ФинансистУралСиб Нефть и ГазУралСиб Фонд КонсервативныйСеверо-западный – Фонд акцийСеверо-западный – Фонд облигацийРублевка – фонд денежного рынкаРС сбалансированныйРС стабильныйТКБ БНП Париба - Российская металлургия имашиностроениеТКБ БНП Париба - Российская нефтьТКБ БНП Париба - Российская электроэнергетикаСолид глобусMean0,097700,110340,042990,007040,044880,06644-0,003840,016240,063600,025080,027680,179220,006170,061110,030620,105660,02937-0,013550,064880,06440-0,012550,015260,005440,104550,059830,014210,043550,036230,031220,074360,038680,067680,056020,026100,042600,00822Median0,130330,197110,082830,061910,146290,160510,071830,032120,072910,094540,055800,266510,129370,050850,123560,185110,000000,115400,134980,096170,073080,030380,075210,177520,121260,093680,111920,000000,001430,143840,043730,173120,076520,01845-0,008030,01212Maximum14,2732019,4064111,2743422,6446716,4532012,017663,037706,366964,7267417,5175015,1677717,348068,898225,3393017,2748813,4403411,255076,0548617,794557,837319,1951210,5022411,5512116,6413510,4910419,0764212,9326719,7787220,1720817,1628912,2003418,922804,351410,974763,207280,23588Minimum-10,14282-14,98269-8,94480-13,29917-13,26063-9,00765-3,82573-6,56103-5,27875-13,08900-14,76504-41,71074-23,35002-20,48684-12,90209-12,98432-10,39868-20,11386-13,87696-11,55118-8,48335-10,96512-14,95705-15,96647-9,38951-14,79662-14,32441-11,65223-13,15974-12,26698-22,78917-14,67490-8,41362-1,15067-2,22292-0,27917Std.Dev.1,567552,023801,262672,076172,180561,749340,803320,435230,901922,537321,546822,816451,785170,884742,275811,624731,385391,663431,908331,605231,674921,779491,465472,564151,130532,244772,168551,962271,961022,237670,661212,221170,740410,090390,725820,05850Skewness-0,00496-0,22757-0,435270,82851-0,13649-0,39599-0,66848-1,91347-0,381450,15579-0,77697-4,70027-2,66670-12,863060,04018-0,63571-0,58901-2,67445-0,16030-0,87996-0,46688-0,77251-1,539410,03267-0,696530,09234-0,484861,115301,103990,01917-14,32840-0,02164-1,483680,573840,80369-0,98552Kurtosis12,7062714,4852314,9291422,9563711,246338,039336,4955393,208818,1568312,0286527,4137974,8071933,59105271,5747012,2156413,1858717,1229528,7099617,1686210,018378,0834410,3815821,113779,9004717,3936015,476659,3106424,3583225,5929813,87918594,9593014,8841124,1838360,209746,963839,67345Jarque-Bera6484,91614164,12012339,11017276,5204198,0511886,599167,491447695,8002087,9343142,12746354,770179629,00044436,1903691273,0004497,99210879,29018201,62030084,35016561,9604495,9731165,3672737,10426078,6507278,03723429,7306935,1722242,04720098,60021815,1204823,09338548264,00010104,11033211,230145568,60087,666232,012Probability0,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,00000Obser.1652257320701034148017402871318184492418598221106121712712478217510471979206110471155185436682689106913201046101697826341717174210671151150,083460,082100,059650,012050,141260,118030,06585-0,0110116,4084618,9455712,433777,57243-15,74243-12,94586-9,45944-4,942192,563361,911521,608881,30050-0,133750,21519-0,134400,5194710,2491417,4900010,101378,154842280,27118352,6904347,352383,6680,000000,000000,000000,00000104020962066333162359360361362363364365366367368369370371372373374375376377378379380381382383384385386387388389390391392393394395396Название фондаСтраховые инвестицииТактикаТКБ БНП Париба - Фонд денежного рынкаТКБ БНП Париба - Фонд облигацийСолид-ИнвестСолидный капиталСолид - перспективные инвечтицииТКБ БНП Париба - золотоТКБ БНП Париба - Латинская АмерикаТКБ БНП Париба – Фонд сбалансированныйдинамичныйТройка Диалог - ТелекоммуникацииТройка Диалог - ФедеральныйТройка Диалог - Финансовый секторФОНД 2025Солид фонд долгосрочныйУралСиб Фонд ПервыйУралСиб Фонд Перспективных вложенийУралСиб Фонд ПрофессиональныйРУСС-ИНВЕСТ паевой фонд акцийРУСС-ИНВЕСТ паевой фонд акций и облигацийТриумфальная площадь – фонд предприятийнефтегазового сектораТройка диалог - АгросекторТройка Диалог БРИКТройка Диалог - Глобальный интернетТройка Диалог - ИнфраструктураТройка Диалог - Компании рынка драгоценныхметалловРИКОМ - электроэнергетикаРИКОМ – акцииТопазТрансФинГруп – МагистральныйТрансФинГруп – СкорыйЦЕРИХ Фонд АкцийЭверест ПервыйЭверест ПланетаРУСС-ИНВЕСТ – Индекс ММВБРусские облигацииЦенные бумагиЦентр РавновесияMean0,011910,061920,024910,051410,059090,027830,062100,095190,00624Median0,057690,097880,018510,036700,173460,04430-0,04019-0,05781-0,13722Maximum4,057858,990811,564503,3862316,674596,008597,671196,765916,00719Minimum-3,69410-7,68419-2,58947-1,88687-14,32053-5,86634-2,61354-4,27863-6,82265Std.Dev.0,540931,016590,110970,227871,899230,966881,269221,449652,04513Skewness-0,82120-0,44034-6,109181,01356-0,52992-0,498712,164600,528110,02605Kurtosis11,2912913,01587219,9923045,5548111,182368,5343313,059645,263543,95491Jarque-Bera3765,63510673,7703515067,000158285,0008222,8032495,630624,67964,7328,574Probability0,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,01375Obser.1265253417862093289918941252492250,036090,071170,00097-0,015130,034500,017530,132550,114840,107050,022710,025060,119290,049140,100880,036960,121350,036080,112510,074490,071070,092420,0678612,2628613,0406913,8548111,183896,670869,3243217,5481613,686289,6932520,5981515,78015-10,69209-11,92900-10,93499-11,62246-6,93643-9,00468-10,96020-15,09343-7,13364-14,42429-12,096531,678531,866701,993711,585671,299230,791632,070581,851961,094992,453381,87558-0,21201-0,45413-0,34933-0,52200-0,62552-1,108590,414200,049200,646710,284140,1632414,3721212,558409,4069412,845557,5853835,584209,8544312,6038615,6274516,4870415,632445417,6214985,8332192,8104533,6451014,706104664,6004693,4588970,71012561,0707676,1516700,1190,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,00000100412981267111010782355236323341871101110070,040570,02606-0,04627-0,00633-0,086620,12926-0,03104-0,07617-0,11994-0,0088114,741634,548797,051674,246783,73971-11,83684-2,68462-6,34628-4,66838-6,560212,012651,255291,455651,614691,36365-0,019330,321050,26173-0,22239-0,6726312,660614,247906,057993,545815,458665455,85510,094133,9522,95480,8380,000000,006430,000000,228350,000001403123334143247-0,02000-0,006990,068060,017480,02633-0,012260,083700,13271-0,074310,035370,047530,024190,04658-0,009000,082900,164640,020890,015970,052580,144600,13394-0,007560,146220,034810,018200,086115,6063014,3087419,002403,350757,4965113,0121614,0305912,253543,3625718,1330763,455157,8730511,52045-6,13823-9,56235-14,63480-4,36793-7,38001-14,04923-14,56445-4,69291-6,98856-14,40803-34,94236-7,25157-13,244081,579382,077022,065950,420660,483611,857651,766891,058791,459802,243742,480650,565861,420760,08664-0,193080,00910-2,003540,84328-0,87195-0,733141,84804-1,434470,057943,516670,55152-0,949405,128737,9161417,3548039,96874106,5899014,1825713,5550728,870807,8229714,47594173,2592074,6378918,4545743,1441059,84015943,93062684,410577384,7006890,2278971,19621456,300133,8407238,6013680524,000205114,20021759,8000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,000000,00000227104618571088129112911896754102131930429592154163397398399400Название фондаРусь-Капитал – Индекс ММВБРусь-Капитал – ЭлектроэнергетикаРусь-Капитал — АкцииТРИНФИКО Пенс.
СбереженияMean0,03525-0,01724-0,005130,01166Median0,142300,056800,126200,06205Maximum18,212047,5500214,134509,18350Minimum-13,96604-14,49850-11,22848-8,99800Std.Dev.2,505991,969521,980671,43537Skewness0,02745-1,00734-0,44749-0,73839Kurtosis13,092289,1691010,6064010,60381Jarque-Bera4180,3891928,5933138,2162577,453Probability0,000000,000000,000000,00000Obser.985109912841031164ПРИЛОЖЕНИЕ 2.
ТЕКСТ ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ R.# luck vs skills# 10 марта 2014 г.# Паршаков Петрrm(list=ls())# Procedures -------------------------------------------------------------#считает альфы для компаний в companies, бенчарки в benchmarksalphas = function(companies,benchmarks){companies_alphas = array(NA,dim = c(2,NCOL(companies)))for (i in (1:NCOL(companies))){print(i)mod = try(lm(companies[,i]~benchmarks[,i]))if (class(mod) == "try-error") {alpha=NA } else{alpha=mod$coefficients[1]l=non_luck(mod,benchmarks[,i])}companies_alphas[,i] = rbind(alpha,l)} #forreturn(companies_alphas)}#тест удачи и навыка# аргументы - модель, Х - вектор текущей компании# возвращает TRUE для навыкаnon_luck = function(model,x){res=model$residualsres = res[!is.na(res)]coefss=model$coefficients165b_alphas = NULL# ниже задаем число бутстраповfor (i in 1:50){#print(i)rb=sample(res,NROW(res),replace=TRUE)yb=0+coefss[2]*x+rbcurrent_b_alpha = try(summary(lm(yb~x))$coef[1,1])}if (class(current_b_alpha) == "try-error") {current_b_alpha=NA } else{b_alphas[i]=current_b_alpha}# если к-т больше, то это навык, а не удачаreturn(coefss[1] > quantile(b_alphas,probs=0.95))}# выбрать либо акции, либо облигацииload("g:/R/disser/shares_funds.rdata")#load("g:/R/disser/bonds_funds.rdata")#View(data_raw)#нечетные - фонды, четный - бенчмаркfunds = data_raw[,seq(1,NCOL(data_raw),2)]benchs = data_raw[,seq(2,NCOL(data_raw),2)]NROW(funds)NCOL(funds)# к доходностямfunds = (head(funds, -1) - tail(funds, -1)) / tail(funds, -1)benchs = (head(benchs, -1) - tail(benchs, -1)) / tail(benchs, -1)#View(data_raw)166#View(funds)#View(benchs)alphs = alphas(funds, benchs)colnames(alphs) = colnames(funds)#View(alphs)# считаем число наблюдений в исходном массиве,# (1+альфа)^n_obs# чтобы альфы можно было сравниватьn_obs = apply(funds,2, function (x) NROW( x[!is.na(x)] ))hist(n_obs,breaks=250)alphs_adj = alphsalphs_adj[1,]=alphs[1,]*n_obsNCOL(alphs)# удаляем миссингиgoodIndx <- apply(alphs_adj, 2, function(r) !any(is.na(r)))alphs_adj <- alphs_adj[,goodIndx]NCOL(alphs)#View(alphs_adj)alphs_adj_cleared = alphs_adj[,(alphs_adj[1,]>-30)&(alphs_adj[1,]<30)]############################################################################################################## РЕЗУЛЬТАТЫ ####################################################################################################################plot(density(alphs_adj_cleared))mean(alphs_adj_cleared)library(xlsx)write.xlsx(t(alphs_adj_cleared),"g:/R/disser/alphas_result.xlsx",sheetName="alphas")write.csv(t(alphs_adj_cleared),"g:/R/disser/alphas_result.txt")167#Фонды с навыком (шт.)sum(alphs_adj_cleared[2,])#Фонды с навыком (процент)sum(alphs_adj_cleared[2,])/NCOL(alphs_adj_cleared)#имена фондов в навыком (выводим и сохраняем в Excel)true_funds = colnames(alphs_adj_cleared)[alphs_adj_cleared[2,]==1]write.xlsx(true_funds,"g:/R/disser/alphas_result.xlsx",sheetName="True_funds",append=TRUE)# описательная статистика альфsummary(alphs_adj_cleared[1,])#Фонды с ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ навыком (шт.)sum(alphs_adj_cleared[2,][alphs_adj_cleared[1,]>0])#Фонды с ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМ навыком (процент)sum(alphs_adj_cleared[2,][alphs_adj_cleared[1,]>0])/NCOL(alphs_adj_cleared)#Фонды с ОТРИЦАТЕЛЬНЫМ навыком (процент)sum(alphs_adj_cleared[2,][alphs_adj_cleared[1,]<0])/NCOL(alphs_adj_cleared)# строим график альфplot(density(alphs_adj_cleared[1,]), xlab = "альфа", ylab = "вероятность",cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)# и еще один, цензурированный - чтобы показать пикa_super_clear = alphs_adj_cleared[1,(alphs_adj_cleared[1,]>-2)&(alphs_adj_cleared[1,]<2)]plot(density(a_super_clear),xlab = "альфа", ylab = "вероятность",cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)# корреляция между альфой и навыкомcor.test(alphs_adj_cleared[1,],alphs_adj_cleared[2,],method="pearson")plot(alphs_adj_cleared[2,],alphs_adj_cleared[1,])168# Рисуем все на 1 графике# альфыplot(alphs_adj_cleared[,order(alphs_adj_cleared[1,])][1,],type="s",xlab = "ПИФы", ylab = "альфа",cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)lines(x=seq(1,NROW(alphs_adj_cleared[1,]),1),y=((alphs_adj_cleared[,order(alphs_adj_cleared[1,])][2,])/(2)-1.1),col="grey",type="s")#abline(h=c(-0.06, -0.04, 0, -0.02, 0.02,0.04,0.06), col="grey10", lty="dotted")abline(h=c(0), col="grey10", lty="dotted")abline(v=(which(alphs_adj_cleared[,order(alphs_adj_cleared[1,])][1,]>0)[1]), col="grey10",lty="dotted")box()############################################################################################################## РЕЗУЛЬТАТЫ ################################################################# по квартилям #################################################################################################################### считаем итоговую доходностьlibrary(PerformanceAnalytics)cum_ret = Return.cumulative(funds, geometric = TRUE)funds_cleared = funds[,which(cum_ret<=300)]benchs_cleared = benchs[,which(cum_ret<=300)]NCOL(funds_cleared)cum_ret_cleared = cum_ret[which(cum_ret<=300)]hist(cum_ret_cleared)plot(density(cum_ret_cleared))NROW(cum_ret_cleared)# разбиваем выборку на квантилиqs = quantile(x=cum_ret_cleared,probs=c(0,0.25,0.5,0.75,1),na.rm=TRUE)q1_funds = funds_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[1])&(cum_ret_cleared<qs[2]))]q1_benchs = benchs_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[1])&(cum_ret_cleared<qs[2]))]169NCOL(q1_funds)q2_funds = funds_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[2])&(cum_ret_cleared<qs[3]))]q2_benchs = benchs_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[2])&(cum_ret_cleared<qs[3]))]NCOL(q2_funds)q3_funds = funds_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[3])&(cum_ret_cleared<qs[4]))]q3_benchs = benchs_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[3])&(cum_ret_cleared<qs[4]))]NCOL(q3_funds)q4_funds = funds_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[4])&(cum_ret_cleared<=qs[5]))]q4_benchs = benchs_cleared[,which((cum_ret_cleared>=qs[4])&(cum_ret_cleared<=qs[5]))]NCOL(q4_funds)NCOL(funds_cleared) == NCOL(q1_funds)+NCOL(q2_funds)+NCOL(q3_funds)+NCOL(q4_funds)# считаем альфы по квантилямq1_funds_alphs = alphas(q1_funds,q1_benchs)q2_funds_alphs = alphas(q2_funds,q2_benchs)q3_funds_alphs = alphas(q3_funds,q3_benchs)q4_funds_alphs = alphas(q4_funds,q4_benchs)# корректируем на длину периодаq1_n_obs = apply(q1_funds,2, function (x) NROW( x[!is.na(x)] ))q1_funds_alphs_adj = q1_funds_alphsq1_funds_alphs_adj[1,]=q1_funds_alphs[1,]*q1_n_obsq2_n_obs = apply(q2_funds,2, function (x) NROW( x[!is.na(x)] ))q2_funds_alphs_adj = q2_funds_alphsq2_funds_alphs_adj[1,]=q2_funds_alphs[1,]*q2_n_obsq3_n_obs = apply(q3_funds,2, function (x) NROW( x[!is.na(x)] ))q3_funds_alphs_adj = q3_funds_alphsq3_funds_alphs_adj[1,]=q3_funds_alphs[1,]*q3_n_obsq4_n_obs = apply(q4_funds,2, function (x) NROW( x[!is.na(x)] ))q4_funds_alphs_adj = q4_funds_alphsq4_funds_alphs_adj[1,]=q4_funds_alphs[1,]*q4_n_obs170# удаляем миссингиgoodIndx <- apply(q1_funds_alphs_adj, 2, function(r) !any(is.na(r)))q1_funds_alphs_adj <- q1_funds_alphs_adj[,goodIndx]q1_funds_alphs_adj_cleared = q1_funds_alphs_adj[,(q1_funds_alphs_adj[1,]>30)&(q1_funds_alphs_adj[1,]<30)]goodIndx <- apply(q2_funds_alphs_adj, 2, function(r) !any(is.na(r)))q2_funds_alphs_adj <- q2_funds_alphs_adj[,goodIndx]q2_funds_alphs_adj_cleared = q2_funds_alphs_adj[,(q2_funds_alphs_adj[1,]>30)&(q2_funds_alphs_adj[1,]<30)]goodIndx <- apply(q3_funds_alphs_adj, 2, function(r) !any(is.na(r)))q3_funds_alphs_adj <- q3_funds_alphs_adj[,goodIndx]q3_funds_alphs_adj_cleared = q3_funds_alphs_adj[,(q3_funds_alphs_adj[1,]>30)&(q3_funds_alphs_adj[1,]<30)]goodIndx <- apply(q4_funds_alphs_adj, 2, function(r) !any(is.na(r)))q4_funds_alphs_adj <- q4_funds_alphs_adj[,goodIndx]q4_funds_alphs_adj_cleared = q4_funds_alphs_adj[,(q4_funds_alphs_adj[1,]>30)&(q4_funds_alphs_adj[1,]<30)]############################################################################################################################# Первая квантиль ######################################################################################################################################mean(q1_funds_alphs_adj_cleared[1,])write.xlsx(t(q1_funds_alphs_adj_cleared),"g:/R/disser/alphas_result.xlsx",sheetName="q_1_alphas",append=TRUE)NCOL(q1_funds_alphs_adj_cleared)t.test(q1_funds_alphs_adj_cleared)#Фонды с навыком (шт.)sum(q1_funds_alphs_adj_cleared[2,])#Фонды с навыком (процент)171sum(q1_funds_alphs_adj_cleared[2,])/NCOL(q1_funds_alphs_adj_cleared)# корреляция между альфой и навыкомcor.test(q1_funds_alphs_adj_cleared[1,],q1_funds_alphs_adj_cleared[2,],method="pearson")############################################################################################################################# Вторая квантиль ######################################################################################################################################mean(q2_funds_alphs_adj_cleared[1,])t.test(q2_funds_alphs_adj_cleared)NCOL(q2_funds_alphs_adj_cleared)write.xlsx(t(q2_funds_alphs_adj_cleared),"g:/R/disser/alphas_result.xlsx",sheetName="q_2_alphas",append=TRUE)#Фонды с навыком (шт.)sum(q2_funds_alphs_adj_cleared[2,])#Фонды с навыком (процент)sum(q2_funds_alphs_adj_cleared[2,])/NCOL(q1_funds_alphs_adj_cleared)# корреляция между альфой и навыкомcor.test(q2_funds_alphs_adj_cleared[1,],q2_funds_alphs_adj_cleared[2,],method="pearson")############################################################################################################################# Третья квантиль ######################################################################################################################################mean(q3_funds_alphs_adj_cleared[1,])t.test(q3_funds_alphs_adj_cleared)NCOL(q3_funds_alphs_adj_cleared)write.xlsx(t(q3_funds_alphs_adj_cleared),"g:/R/disser/alphas_result.xlsx",sheetName="q_3_alphas",append=TRUE)172#Фонды с навыком (шт.)sum(q3_funds_alphs_adj_cleared[2,])#Фонды с навыком (процент)sum(q3_funds_alphs_adj_cleared[2,])/NCOL(q3_funds_alphs_adj_cleared)# корреляция между альфой и навыкомcor.test(q3_funds_alphs_adj_cleared[1,],q3_funds_alphs_adj_cleared[2,],method="pearson")########################################################################################################################### Четвертая квантиль #####################################################################################################################################mean(q4_funds_alphs_adj_cleared[1,])t.test(q4_funds_alphs_adj_cleared)NCOL(q4_funds_alphs_adj_cleared)write.xlsx(t(q4_funds_alphs_adj_cleared),"g:/R/disser/alphas_result.xlsx",sheetName="q_4_alphas",append=TRUE)#Фонды с навыком (шт.)sum(q4_funds_alphs_adj_cleared[2,])#Фонды с навыком (процент)sum(q4_funds_alphs_adj_cleared[2,])/NCOL(q4_funds_alphs_adj_cleared)# корреляция между альфой и навыкомcor.test(q4_funds_alphs_adj_cleared[1,],q4_funds_alphs_adj_cleared[2,],method="pearson")######################################################################################################################### Рисуем графики в файл ##################################################################################################################################### все альфы173postscript(file="g:/R/disser/all_alphas.ps",horizontal=FALSE,pagecentre=FALSE,height=8.5,width=8.5,pointsize=16,paper="special")plot(alphs_adj_cleared[,order(alphs_adj_cleared[1,])][1,],type="s",xlab="Funds",ylab="Alpha",axes=FALSE)lines(x=seq(1,NROW(alphs_adj_cleared[1,]),1),y=((alphs_adj_cleared[,order(alphs_adj_cleared[1,])][2,])/(2)-2.1),col="orange",type="s")axis(2)axis(1)#abline(h=c(-0.06, -0.04, 0, -0.02, 0.02,0.04,0.06), col="grey10", lty="dotted")abline(h=c(0), col="grey10", lty="dotted")abline(v=(which(alphs_adj_cleared[,order(alphs_adj_cleared[1,])][1,]>0)[1]), col="grey10",lty="dotted")box()dev.off()postscript(file="g:/R/disser/q1_alphas.ps",horizontal=FALSE,pagecentre=FALSE,height=8.5,width=8.5,pointsize=16,paper="special")plot(density(q1_funds_alphs_adj_cleared[q1_funds_alphs_adj_cleared<2]),xlab = "альфа", ylab ="вероятность",cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)dev.off()postscript(file="g:/R/disser/q2_alphas.ps",horizontal=FALSE,pagecentre=FALSE,height=8.5,width=8.5,pointsize=16,paper="special")plot(density(q2_funds_alphs_adj_cleared[q2_funds_alphs_adj_cleared<0.2&q2_funds_alphs_adj_cleared>0.2]),xlab = "альфа", ylab = "вероятность",cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)dev.off()postscript(file="g:/R/disser/q3_alphas.ps",horizontal=FALSE,pagecentre=FALSE,height=8.5,width=8.5,pointsize=16,paper="special")plot(density(q3_funds_alphs_adj_cleared),xlab = "альфа", ylab = "вероятность",174cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)dev.off()postscript(file="g:/R/disser/q4_alphas.ps",horizontal=FALSE,pagecentre=FALSE,height=8.5,width=8.5,pointsize=16,paper="special")plot(density(q4_funds_alphs_adj_cleared[q4_funds_alphs_adj_cleared<4]),xlab = "альфа", ylab ="вероятность",cex.lab=0.5, main="", family = "serif", cex.axis=0.5)dev.off()175ПРИЛОЖЕНИЕ 3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
