Datele dintr-un șir de timp sunt adesea prezentate sub forma unui grafic temporal. De exemplu, valorile indicilor din setul de date eu_stocks sunt afișate în figura alăturată. Reamintim că eu_stocks conține prețurile de închidere zilnice din perioada 1991–1998 pentru principalii indici bursieri din Germania (DAX), Elveția (SMI), Franța (CAC) și Regatul Unit (FTSE).

Este util să examinezi și relația bivariată dintre perechile de șiruri de timp. În acest exercițiu, vom analiza relația contemporană – adică observațiile care corespund aceluiași moment în timp – atât între perechile de valori ale indicilor, cât și între randamentele lor logaritmice. Funcția plot(a, b) produce un grafic de dispersie atunci când primește ca argumente două șiruri de timp a și b.

Pentru a crea simultan grafice de dispersie pentru toate perechile din mai multe active, poți folosi funcția pairs(), care generează o matrice de grafice de dispersie. Când prețurile sau valorile indicilor urmează tendințe comune, este mai util să compari randamentele sau randamentele logaritmice.

În acest exercițiu, vei aplica aceste tehnici pe datele eu_stocks. Deoarece randamentele DAX și FTSE acoperă intervale de timp similare, poți construi ușor un grafic de dispersie pentru acești indici. Reține că distribuția normală are contururi eliptice de probabilitate egală, iar perechile de date provenite dintr-o distribuție normală multivariată formează un nor de puncte cu formă aproximativ eliptică. Observi acest tipar în matricele de grafice de dispersie, înainte sau după transformarea logaritmică?

Ghicește coeficientul de corelație

Analiza seriilor de timp în R

Exercițiu interactiv practic