Correlações cruzadas entre séries de retornos de fatores de risco
Muitos retornos de fatores de risco são correlacionados entre si no mesmo período. No entanto, assim como geralmente há apenas uma correlação serial fraca dentro de cada série, também costuma haver apenas uma correlação cruzada fraca entre séries em períodos diferentes.
O panorama muda bastante quando olhamos para os valores absolutos, que costumam ser fortemente correlacionados tanto dentro de cada série quanto entre diferentes séries.
Neste exercício, você vai investigar correlações cruzadas entre os log-retornos diários dos índices de ações Dow Jones, FTSE100 e SMI. Quando a função acf() é aplicada a uma série temporal multivariada, obtemos uma matriz de gráficos, com os gráficos usuais da acf amostral na diagonal e, fora da diagonal, gráficos das correlações entre diferentes séries em diferentes defasagens.
Um ponto importante aqui é que as séries dos EUA e da Europa não estão perfeitamente sincronizadas. Os mercados europeus tendem a seguir os EUA, então vemos alguma evidência de correlação cruzada entre os retornos dos EUA em um dia e os retornos europeus no dia seguinte.
Este exercício faz parte do curso
Gerenciamento de Risco Quantitativo em R
Instruções do exercício
- Faça um gráfico de série temporal de
indexescomplot.zoo()e um gráfico de dispersão pareado compairs(). - Calcule a matriz de correlação amostral de
indexesusandocor(). - Trace as funções de autocorrelação amostral e as funções de correlação cruzada para
indexesusandoacf(). - Trace as funções de autocorrelação amostral e as funções de correlação cruzada para os valores absolutos de
indexes.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Make a time series plot of indexes with plot.zoo and a pairwise scatterplot with pairs
___(___)
___(___)
# Calculate the sample correlation matrix of indexes
cor(___)
# Plot the sample acfs and cross-correlation functions for the returns in indexes
acf(___)
# Plot the sample acfs and cross-correlations functions for the absolute values of indexes
___(___)