コモディティデータ
描画関数 pairs() は、2次元以上の多変量時系列の各成分について、ペアごとの散布図を作成します。これは xts オブジェクトではなく zoo オブジェクトに対して使用します。
散布図がおおむね円形であれば、2つの異なるコモディティの対数収益率の相関が低いことを示します。一般に、ポートフォリオでは相関が低い方が分散投資が効いていることを意味するため望ましいとされます。一方で相関が高い場合は、適切なモデル化が必要なリスクを表します。
この演習では、25年間にわたる金と原油の価格を取り上げ、日次と月次の対数収益率を計算してプロットします。金とブレント原油のそれぞれの1990–2015年の日次価格を含むデータ gold と oil が、ワークスペースに用意されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ定量的リスク管理
演習の手順
plot()を使って、時系列goldとoilをそれぞれプロットします。- 各コモディティの日次の対数収益率を計算し、それぞれ
goldxとoilxに代入します。 - 各コモディティの月次の対数収益率を計算し、それぞれ
goldx_mとoilx_mに代入します。 merge()を使って、goldx_mとoilx_mをこの順で結合し、comsに代入します。- 多変量系列である
comsを、縦棒でプロットします。 as.zoo()でcomsをzooオブジェクトに変換し、その後pairs()を適用してペアごとの散布図を作成します。
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。
# Plot gold and oil prices
___(___)
___(___)
# Calculate daily log-returns
goldx <- ___(___)
oilx <- ___(___)
# Calculate monthly log-returns
goldx_m <- ___(___)
oilx_m <- ___(___)
# Merge goldx_m and oilx_m into coms
coms <- ___(___, ___)
# Plot coms with vertical bars
___(___, ___)
# Make a pairwise scatterplot of coms
___(___)