Calcularea covarianțelor și corelațiilor eșantionului

Covarianțele eșantionului măsoară intensitatea relației liniare dintre perechile de variabile asociate. Funcția cov() poate fi folosită pentru a calcula covarianțele dintre două variabile sau o matrice de covarianță atunci când primește ca intrare o matrice cu mai multe variabile. În cel de-al doilea caz, matricea este simetrică: elementele de pe diagonala secundară reprezintă covarianțele dintre variabile, iar elementele de pe diagonala principală reprezintă varianțele acestora. În dreapta poți vedea matricea graficelor de dispersie pentru datele tale logreturns.

Covarianțele sunt esențiale în finanțe, însă nu sunt independente de scară și pot fi dificil de interpretat direct. Corelația este versiunea standardizată a covarianței și are valori cuprinse între -1 și 1, unde valorile aproape de 1 în valoare absolută indică o relație liniară puternică între perechi de variabile. Funcția cor() poate fi aplicată atât perechilor de variabile, cât și unei matrice cu mai multe variabile, iar rezultatul se interpretează în mod similar.

În acest exercițiu, vei folosi cov() și cor() pentru a explora datele tale logreturns.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește cov() pentru a calcula covarianța eșantionului dintre DAX_logreturns și FTSE_logreturns.
Folosește din nou cov() pentru a calcula matricea de covarianță a eșantionului pentru logreturns.
Folosește cor() pentru a calcula corelația eșantionului dintre DAX_logreturns și FTSE_logreturns.
Folosește din nou cor() pentru a calcula matricea de corelație a eșantionului pentru logreturns.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use cov() with DAX_logreturns and FTSE_logreturns
cov(___, ___)

# Use cov() with logreturns


# Use cor() with DAX_logreturns and FTSE_logreturns
cor(___, ___)

# Use cor() with logreturns

Editează și rulează codul