連続するポートフォリオのリターンをプロットする
平均への回帰は投資においても重要な概念です。ここでは、Standard and Poor 500（S&P 500）指数に採用されている企業への投資について、2018年と2019年の年間リターンを見ていきます。
sp500_yearly_returns データセットには、次の3列が含まれます。
| variable | meaning |
|---|---|
| symbol | 企業を一意に識別する株式のティッカーシンボルです。 |
| return_2018 | 2018年の投資パフォーマンスを示す指標です。 |
| return_2019 | 2019年の投資パフォーマンスを示す指標です。 |
リターンが正の値なら投資価値が増加し、負の値なら価値が減少したことを意味します。
野球の本塁打の例と同様に、素朴な予測では年ごとにパフォーマンスが変わらず、「y = x」の直線上に並ぶと考えるかもしれません。
sp500_yearly_returns は利用可能で、ggplot2 は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ回帰入門
演習の手順
sp500_yearly_returnsを使って、return_2019を縦軸、return_2018を横軸にした散布図を描きます。- 色が
"green"、サイズが1の「A-B ライン」を追加します。 - 線形回帰法で作成したスムーズなトレンドラインを、標準誤差のリボンなしで追加します。
- x 軸と y 軸の距離感が同じに見えるように、座標を固定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Using sp500_yearly_returns, plot return_2019 vs. return_2018
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# Make it a scatter plot
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# Add a line at y = x, colored green, size 1
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# Add a linear regression trend line, no std. error ribbon
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# Fix the coordinate ratio
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