Veri çiftlerini görselleştirme
Zaman serisi verileri genellikle bir zaman serisi grafiğinde sunulur. Örneğin, eu_stocks veri kümesindeki endeks değerleri yandaki şekilde gösterilmiştir. Hatırlarsan, eu_stocks Almanya (DAX), İsviçre (SMI), Fransa (CAC) ve Birleşik Krallık (FTSE) için 1991-1998 arasındaki günlük kapanış fiyatlarını içerir.
Zaman serisi çiftleri arasındaki iki değişkenli ilişkiyi incelemek de faydalıdır. Bu egzersizde, aynı anda gerçekleşen gözlemleri eşleştiren eşzamanlı ilişkiyi; endeks değerleri çiftleri ile bunların log getirileri arasındaki ilişkiyi ele alacağız. İki zaman serisinin adı a ve b girdi olarak verildiğinde plot(a, b) fonksiyonu bir saçılım grafiği üretir.
Birden çok varlığın tüm çiftleri için aynı anda saçılım grafikleri oluşturmak için pairs() fonksiyonu kullanılarak bir saçılım matrisi üretilebilir. Fiyatlarda veya endeks değerlerinde ortak zaman eğilimleri varsa, bunların getirilerini veya log getirilerini karşılaştırmak daha yaygındır.
Bu egzersizde, bu becerileri eu_stocks verisi üzerinde uygulayacaksın. DAX ve FTSE getirilerinin zaman kapsamı benzer olduğundan, bu endekslerin saçılım grafiğini kolayca oluşturabilirsin. Normal dağılımın eş olasılıkta eliptik konturlara sahip olduğunu ve çok değişkenli normal dağılımdan çekilen veri çiftlerinin kabaca eliptik şekilli bir nokta bulutu oluşturduğunu unutma. Saçılım matrisi grafiklerindeki çiftlerden herhangi biri, log dönüşümden önce veya sonra bu deseni gösteriyor mu?
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Zaman Serisi Analizi
Egzersiz talimatları
DAXveFTSEiçinplot()kullanarak bir saçılım grafiği oluştur.eu_stocksiçindeki dört endeks içinpairs()kullanarak bir saçılım matrisi oluştur.eu_stocks'tandiff(log(___))kullanaraklogreturnsüret.logreturnsiçin basit bir zaman serisi grafiği oluşturmak üzere tekrarplot()çağrısı yap.logreturnsiçin bir saçılım matrisi oluşturmak üzere tekrarpairs()çağrısı yap.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Make a scatterplot of DAX and FTSE
plot(___, ___)
# Make a scatterplot matrix of eu_stocks
pairs(___)
# Convert eu_stocks to log returns
logreturns <-
# Plot logreturns
# Make a scatterplot matrix of logreturns