Matrice di correlazione
E se volessi valutare la relazione tra più serie temporali? Lo strumento più comune è la matrice di correlazione, una tabella che mostra i coefficienti di correlazione tra coppie di variabili. Esistono diversi tipi di correlazione, ma i più usati sono:
- Correlazione di Pearson: misura la relazione lineare tra 2 variabili
- Correlazione di rango di Spearman: misura la dipendenza statistica tra l’ordinamento di 2 variabili (non necessariamente lineare)
La seconda si usa quando non si fanno assunzioni sulla distribuzione dei dati. In R tutto questo si ottiene con la funzione cor(). Puoi usare l’argomento method per selezionare il tipo di correlazione desiderato. "pearson" è il metodo predefinito, ma puoi specificare anche "spearman".
In questo esercizio calcolerai la matrice di correlazione dei dati forniti nel dataset my_data, che contiene i rendimenti di 5 titoli: ExxonMobile, Citigroup, Microsoft, Dow Chemical e Yahoo.
Questo esercizio fa parte del corso
Visualizzare le serie temporali in R
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola la matrice di correlazione tra le 5 serie temporali dei rendimenti usando il metodo Pearson
- Calcola la matrice di correlazione tra le 5 serie temporali dei rendimenti usando il metodo Spearman
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create correlation matrix using Pearson method
# Create correlation matrix using Spearman method