Dados de séries temporais são frequentemente apresentados em um gráfico de série temporal. Por exemplo, os valores dos índices do conjunto de dados eu_stocks são mostrados na figura ao lado. Lembre-se de que eu_stocks contém os preços de fechamento diários de 1991 a 1998 para os principais índices acionários da Alemanha (DAX), Suíça (SMI), França (CAC) e Reino Unido (FTSE).

Também é útil examinar a relação bivariada entre pares de séries temporais. Neste exercício, vamos considerar a relação contemporânea, ou seja, correspondendo observações que ocorrem no mesmo momento, entre pares de valores de índice, bem como seus retornos logarítmicos. A função plot(a, b) produz um gráfico de dispersão quando dois nomes de séries temporais a e b são fornecidos como entrada.

Para criar simultaneamente gráficos de dispersão para todos os pares de vários ativos, a função pairs() pode ser aplicada para produzir uma matriz de gráficos de dispersão. Quando há tendências temporais compartilhadas em preços ou valores de índices, é comum comparar seus retornos ou retornos logarítmicos.

Neste exercício, você vai praticar essas habilidades com os dados de eu_stocks. Como os retornos de DAX e FTSE têm cobertura temporal semelhante, você pode facilmente fazer um gráfico de dispersão desses índices. Observe que a distribuição normal tem contornos elípticos de probabilidade igual e que pares de dados extraídos de uma distribuição normal multivariada formam uma nuvem de pontos com formato aproximadamente elíptico. Algum dos pares nas matrizes de dispersão apresenta esse padrão, antes ou depois da transformação logarítmica?

Adivinhe o coeficiente de correlação

Análise de Séries Temporais em R

Exercício interativo prático