Zeitreihendaten werden häufig in einem Zeitreihendiagramm dargestellt. Zum Beispiel sind die Indexwerte aus dem Datensatz eu_stocks in der nebenstehenden Abbildung gezeigt. Zur Erinnerung: eu_stocks enthält tägliche Schlusskurse von 1991–1998 für die wichtigsten Aktienindizes in Deutschland (DAX), der Schweiz (SMI), Frankreich (CAC) und dem Vereinigten Königreich (FTSE).

Es ist auch sinnvoll, die bivariate Beziehung zwischen Paaren von Zeitreihen zu untersuchen. In dieser Übung betrachten wir die gleichzeitige Beziehung, also das Abgleichen von Beobachtungen, die zur selben Zeit auftreten, zwischen Paaren von Indexwerten sowie ihren logarithmierten Renditen. Die Funktion plot(a, b) erzeugt ein Streudiagramm, wenn zwei Zeitreihennamen a und b als Eingabe übergeben werden.

Um gleichzeitig Streudiagramme für alle Paare mehrerer Assets zu erstellen, kann die Funktion pairs() verwendet werden, um eine Streudiagramm-Matrix zu erzeugen. Wenn gemeinsame Zeittrends in Preisen oder Indexwerten vorhanden sind, vergleicht man stattdessen häufig ihre Renditen oder Log-Renditen.

In dieser Übung übst du diese Fähigkeiten mit den eu_stocks-Daten. Da die Renditen von DAX und FTSE eine ähnliche zeitliche Abdeckung haben, kannst du leicht ein Streudiagramm dieser Indizes erstellen. Beachte, dass die Normalverteilung elliptische Konturen gleicher Wahrscheinlichkeit hat und dass Paare von Daten, die aus der multivariaten Normalverteilung stammen, eine ungefähr elliptisch geformte Punktwolke bilden. Zeigt eines der Paare in den Streudiagramm-Matrizen dieses Muster – vor oder nach der Log-Transformation?

Schätze den Korrelationskoeffizienten

Interaktive praktische Übung