Matrice de corrélation
Que faire si vous souhaitez évaluer la relation entre plusieurs séries temporelles ? L’outil le plus courant est une matrice de corrélation, un tableau qui affiche les coefficients de corrélation entre paires de variables. Plusieurs types de corrélations existent, mais les plus utilisés sont :
- Corrélation de Pearson : mesure la relation linéaire entre 2 variables
- Corrélation de Spearman (par rang) : mesure la dépendance statistique entre le classement de 2 variables (pas nécessairement linéaire)
Cette dernière s’emploie lorsqu’aucune hypothèse n’est faite sur la distribution des données. Tout cela se fait en R avec la fonction cor(). Vous pouvez utiliser l’argument method pour choisir le type de corrélation souhaité. "pearson" est la méthode par défaut, mais vous pouvez aussi spécifier "spearman".
Dans cet exercice, vous allez calculer la matrice de corrélation des données fournies dans l’ensemble my_data, qui contient les rendements de 5 actions : ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical et Yahoo.
Cet exercice fait partie du cours
Visualiser des séries temporelles en R
Instructions
- Calculez la matrice de corrélation entre les 5 séries de rendements avec la méthode de Pearson
- Calculez la matrice de corrélation entre les 5 séries de rendements avec la méthode de Spearman
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method