Обчислення вибіркових коваріацій і кореляцій

Вибіркові коваріації вимірюють силу лінійного зв'язку між попарно зіставленими змінними. Функцію cov() можна використати, щоб обчислити коваріацію для пари змінних або матрицю коваріацій, якщо на вхід подано матрицю з кількома змінними. У другому випадку матриця симетрична: поза діагоналлю розташовані коваріації між змінними, а вздовж діагоналі — дисперсії змінних. Праворуч ви бачите матрицю розсіяння ваших даних logreturns.

Коваріації широко використовують у фінансах, однак вони не є безрозмірними й їх складно безпосередньо інтерпретувати. Кореляція — це стандартизована версія коваріації, значення якої лежать у межах від -1 до 1; значення за модулем, близькі до 1, вказують на сильний лінійний зв'язок між парами змінних. Функцію cor() можна застосовувати як до пар змінних, так і до матриці з кількома змінними, і результат інтерпретується аналогічно.

У цій вправі ви використаєте cov() і cor(), щоб дослідити свої дані logreturns.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз часових рядів в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте cov(), щоб обчислити вибіркову коваріацію між DAX_logreturns і FTSE_logreturns.
Зробіть ще один виклик cov(), щоб обчислити вибіркову матрицю коваріацій для logreturns.
Використайте cor(), щоб обчислити вибіркову кореляцію між DAX_logreturns і FTSE_logreturns.
Зробіть ще один виклик cor(), щоб обчислити вибіркову матрицю кореляцій для logreturns.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код