Le serie temporali sono spesso mostrate con un grafico delle serie temporali. Ad esempio, i valori degli indici del dataset eu_stocks sono visualizzati nella figura accanto. Ricorda: eu_stocks contiene i prezzi di chiusura giornalieri dal 1991 al 1998 per i principali indici azionari in Germania (DAX), Svizzera (SMI), Francia (CAC) e Regno Unito (FTSE).

È utile anche esaminare la relazione bivariata tra coppie di serie temporali. In questo esercizio considereremo la relazione contemporanea, cioè abbinando osservazioni che si verificano nello stesso momento, tra coppie di valori di indice e anche tra i loro rendimenti logaritmici. La funzione plot(a, b) produce uno scatterplot quando si forniscono in input due serie temporali a e b.

Per generare contemporaneamente scatterplot per tutte le coppie di più asset, si può usare la funzione pairs() per creare una matrice di scatterplot. Quando sono presenti andamenti temporali condivisi nei prezzi o nei valori degli indici, è comune confrontare invece i rendimenti o i rendimenti logaritmici.

In questo esercizio metterai in pratica queste competenze sui dati eu_stocks. Poiché i rendimenti di DAX e FTSE hanno una copertura temporale simile, puoi creare facilmente uno scatterplot di questi indici. Nota che la distribuzione normale ha contorni ellittici di uguale probabilità e che coppie di dati estratte da una distribuzione normale multivariata formano una nube di punti approssimativamente ellittica. Alcune coppie nelle matrici di scatterplot mostrano questo schema, prima o dopo la trasformazione logaritmica?

Indovina il coefficiente di correlazione

Analisi delle serie temporali in R

esercizio interattivo pratico