データのペアをプロットする
時系列データは、しばしば時系列プロットで可視化します。たとえば、eu_stocks データセットの指数値は隣の図のように表せます。eu_stocks には、ドイツ（DAX）、スイス（SMI）、フランス（CAC）、イギリス（FTSE）の主要株価指数について、1991〜1998 年の各営業日の終値が含まれています。
時系列同士のペアの二変量関係を調べることも有用です。この演習では、同時点の観測値どうしを対応させる「同時関係（contemporaneous relationship）」に着目し、指数値のペアとその対数リターンのペアを比較します。2 つの時系列名 a と b を入力に与えると、plot(a, b) は散布図を描きます。
複数資産のすべてのペアについて同時に散布図を作成するには、pairs() 関数を使って散布図行列を生成できます。価格や指数値に共通のトレンドがある場合は、代わりにリターンや対数リターンを比較するのが一般的です。
この演習では、eu_stocks データでこれらのスキルを練習します。DAX と FTSE のリターンは時間範囲が似ているため、これらの指数の散布図は簡単に作成できます。正規分布は等確率の等高線が楕円形になること、そして多変量正規分布から得られたデータのペアはおおよそ楕円状の点群になることに注意してください。対数変換の前後で、散布図行列のどのペアがこのパターンを示しますか？
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ時系列分析
演習の手順
plot()を使ってDAXとFTSEの散布図を作成します。pairs()を使ってeu_stocksに含まれる 4 つの指数の散布図行列を作成します。diff(log(___))を用いて、eu_stocksからlogreturnsを生成します。- もう一度
plot()を呼び出して、logreturnsのシンプルな時系列プロットを作成します。 - さらに
pairs()を呼び出して、logreturnsの散布図行列を作成します。
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。
# Make a scatterplot of DAX and FTSE
plot(___, ___)
# Make a scatterplot matrix of eu_stocks
pairs(___)
# Convert eu_stocks to log returns
logreturns <-
# Plot logreturns
# Make a scatterplot matrix of logreturns