Korrelation interpretieren

Jetzt lernst du, wie du die Korrelation zwischen Anleiherenditen und Aktienrenditen berechnest. Genau wie Volatilitäten sind auch diese Korrelationen dynamisch. Daher musst du zwischen einer statischen Analyse, die Korrelationen über das gesamte Sample berechnet, und einer dynamischen Analyse, die Korrelationen über ein rollierendes Sample berechnet, unterscheiden. Das ist eine ähnliche Analyse wie bei der zeitvariablen Performancebewertung in Bezug auf durchschnittliche Rendite und Volatilität.

In dieser Übung lernst du 3 neue Funktionen aus dem Paket PerformanceAnalytics kennen: chart.Scatter(), chart.Correlation() und chart.RollingCorrelation().

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Portfolioanalyse in R</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Zeichne die Aktienrenditen (returns_equities) gegen die Anleiherenditen (returns_bonds) mit der Funktion chart.Scatter() und platziere die Anleiherenditen auf der x-Achse. Siehst du einen Zusammenhang?
Berechne die Korrelation zwischen den Variablen returns_bonds und returns_equities mit cor().
Führe returns_bonds und returns_equities mit merge() zusammen. Nenne das Ergebnis returns.
Berechne und visualisiere die Korrelation erneut mit chart.Correlation() und returns als Argument.
Berechne die rollierenden 24-Monats-Schätzungen der Anleihe-Aktien-Korrelation mit der Funktion chart.RollingCorrelation().

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create a scatter plot
chart.Scatter(___, ___, xlab = "bond returns", ylab = "equity returns", main = "bond-equity returns")

# Find the correlation


# Merge returns_bonds and returns_equities 
returns <- merge(___, ___)

# Find and visualize the correlation using chart.Correlation


# Visualize the rolling estimates using chart.RollingCorrelation
chart.RollingCorrelation(___, ___, width = ___)

Code bearbeiten und ausführen