Correlaciones cruzadas entre series de rentabilidad de factores de riesgo
Muchas rentabilidades de factores de riesgo están correlacionadas entre sí en el mismo periodo temporal. Sin embargo, del mismo modo que suele haber solo una correlación serial débil dentro de cada serie, también tiende a haber una correlación cruzada débil entre series en periodos distintos.
La situación cambia drásticamente cuando miramos los valores absolutos, que a menudo están fuertemente correlacionados tanto dentro de cada serie como entre series.
En este ejercicio, vas a analizar las correlaciones cruzadas entre los rendimientos logarítmicos diarios de los índices de renta variable Dow Jones, FTSE100 y SMI. Cuando se aplica la función acf() a una serie temporal multivariante, obtenemos una matriz de gráficos con las acf muestrales habituales en la diagonal, y fuera de la diagonal aparecen los gráficos de las correlaciones entre diferentes series a distintos retardos.
Ten en cuenta que las series de EE. UU. y Europa no están perfectamente sincronizadas. Los mercados europeos tienden a seguir a los de EE. UU., por lo que se observa cierta evidencia de correlación cruzada entre las rentabilidades de EE. UU. de un día y las rentabilidades europeas del día siguiente.
Este ejercicio forma parte del curso
Gestión Cuantitativa del Riesgo en R
Instrucciones del ejercicio
- Haz un gráfico de series temporales de
indexesconplot.zoo()y un diagrama de dispersión por pares conpairs(). - Calcula la matriz de correlación muestral de
indexesusandocor(). - Representa las funciones de autocorrelación muestral y de correlación cruzada para
indexesusandoacf(). - Representa las funciones de autocorrelación muestral y de correlación cruzada para los valores absolutos de
indexes.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Make a time series plot of indexes with plot.zoo and a pairwise scatterplot with pairs
___(___)
___(___)
# Calculate the sample correlation matrix of indexes
cor(___)
# Plot the sample acfs and cross-correlation functions for the returns in indexes
acf(___)
# Plot the sample acfs and cross-correlations functions for the absolute values of indexes
___(___)