Les données de séries chronologiques sont souvent présentées dans un graphique de série chronologique. Par exemple, les valeurs d'indice du jeu de données eu_stocks sont affichées dans l'illustration adjacente. Rappelons que eu_stocks contient les cours de clôture quotidiens de 1991 à 1998 pour les principaux indices boursiers en Allemagne (DAX), en Suisse (SMI), en France (CAC) et au Royaume‑Uni (FTSE).

Il est également utile d'examiner la relation bivariée entre des paires de séries chronologiques. Dans cet exercice, nous allons considérer la relation simultanée, c'est‑à‑dire les observations appariées qui se produisent au même moment, entre des paires de valeurs d'indice ainsi que leurs rendements logarithmiques. La fonction plot(a, b) produira un nuage de points lorsque deux séries a et b sont fournies en entrée.

Pour créer en même temps des nuages de points pour toutes les paires de plusieurs actifs, la fonction pairs() peut être utilisée pour produire une matrice de nuages de points. Lorsque des tendances temporelles communes sont présentes dans les prix ou les valeurs d'indice, il est courant de comparer plutôt leurs rendements ou leurs rendements logarithmiques.

Dans cet exercice, vous pratiquerez ces techniques sur les données eu_stocks. Comme les rendements de DAX et FTSE couvrent des périodes semblables, vous pouvez facilement tracer un nuage de points de ces indices. Notez que la loi normale a des contours elliptiques de probabilité égale, et que des paires de données tirées d'une loi normale multivariée forment un nuage de points de forme approximativement elliptique. Est‑ce que certaines paires dans les matrices de nuages de points montrent ce motif, avant ou après la transformation logarithmique?

Devinez le coefficient de corrélation

Analyse des séries chronologiques en R

Exercice interactif pratique