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  3. Rで学ぶ時系列分析
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Exercise

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？

Instructions

100 XP
  • 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。