Dùng biểu đồ acf để lộ rõ biến động

Bài tập này nối tiếp bài R trước đó, nơi bạn tìm các dấu hiệu trực quan của biến động trong một chuỗi thời gian tài chính. Với lợi nhuận Dow Jones giai đoạn 2008–11 trong djx và dữ liệu mô phỏng phân phối chuẩn và t lần lượt trong ndata và tdata, bạn sẽ tính và vẽ hàm tự tương quan mẫu (acf) bằng lệnh acf().

Mặc dù có rất ít bằng chứng về tự tương quan theo chuỗi trong các biểu đồ này, bức tranh thay đổi đáng kể khi ta xem xét dữ liệu lợi nhuận tuyệt đối hoặc bình phương. Lợi nhuận thực tế trong chuỗi lợi nhuận Dow Jones djx có hành vi rất khác so với dữ liệu mô phỏng. Tự tương quan trong lợi nhuận tuyệt đối hoặc bình phương là hệ quả của biến động: các mức lợi nhuận lớn thường được tiếp nối bởi các mức lợi nhuận lớn khác, dù không nhất thiết cùng dấu.

djx, ndata và tdata đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

Thiết lập vùng vẽ để hiển thị 3 biểu đồ cùng lúc (đã được làm sẵn cho bạn).
Vẽ acf mẫu của djx và dữ liệu mô phỏng phân phối chuẩn và t là ndata và tdata.
Vẽ acf mẫu của giá trị tuyệt đối của cả ba chuỗi.
Vẽ acf mẫu của bình phương giá trị của cả ba chuỗi.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Bài tập

Hướng dẫn

Bài tập