相関行列

複数の時系列の関係を評価したいときはどうすればよいでしょうか。最も一般的な方法は、変数の組み合わせごとの相関係数を表にした相関行列です。相関にはいくつか種類がありますが、よく使われるのは次の2つです。

Pearsonの相関: 2つの変数の線形関係を測定します
Spearmanの順位相関: 2つの変数の順位の統計的な依存関係を測定します（必ずしも線形である必要はありません）

後者は、データの分布について仮定を置かない場合に用いられます。Rでは、関数cor()でこれらを計算できます。method引数で相関の種類を指定でき、既定は"pearson"ですが、"spearman"も指定できます。

この演習では、5銘柄（ExxonMobile、Citigroup、Microsoft、Dow Chemical、Yahoo）のリターンを含むデータセットmy_dataについて、相関行列を計算します。

Pearson法を用いて、5つのリターン時系列の相関行列を計算します
Spearman法を用いて、5つのリターン時系列の相関行列を計算します