1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Connected

Bài tập

Vẽ biểu đồ cho các cặp dữ liệu

Dữ liệu chuỗi thời gian thường được trình bày bằng biểu đồ chuỗi thời gian. Ví dụ, các giá trị chỉ số từ bộ dữ liệu eu_stocks được hiển thị trong hình bên cạnh. Nhắc lại, eu_stocks chứa giá đóng cửa hằng ngày giai đoạn 1991–1998 cho các chỉ số chứng khoán lớn ở Đức (DAX), Thụy Sĩ (SMI), Pháp (CAC) và Vương quốc Anh (FTSE).

Cũng rất hữu ích khi xem xét mối quan hệ hai biến giữa các cặp chuỗi thời gian. Trong bài này, chúng ta sẽ xét mối quan hệ đồng thời, tức là ghép các quan sát xảy ra cùng thời điểm, giữa các cặp giá trị chỉ số cũng như lợi nhuận log của chúng. Hàm plot(a, b) sẽ tạo biểu đồ phân tán khi cung cấp hai tên chuỗi thời gian a và b làm đầu vào.

Để đồng thời tạo các biểu đồ phân tán cho mọi cặp của nhiều tài sản, có thể dùng hàm pairs() để tạo ma trận biểu đồ phân tán. Khi có xu hướng thời gian chung trong giá hoặc giá trị chỉ số, người ta thường so sánh lợi nhuận hoặc lợi nhuận log thay vì so sánh trực tiếp giá.

Trong bài này, bạn sẽ luyện tập các kỹ năng này trên dữ liệu eu_stocks. Vì lợi nhuận của DAX và FTSE có phạm vi thời gian tương tự, bạn có thể dễ dàng tạo biểu đồ phân tán cho hai chỉ số này. Lưu ý rằng phân phối chuẩn có các đường đẳng xác suất hình elip, và các cặp dữ liệu lấy từ phân phối chuẩn đa biến tạo thành một đám mây điểm có dạng xấp xỉ elip. Có cặp nào trong các ma trận biểu đồ phân tán thể hiện mẫu hình này không, trước hoặc sau khi biến đổi log?

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng plot() để vẽ biểu đồ phân tán của DAX và FTSE.
  • Dùng pairs() để tạo ma trận biểu đồ phân tán của bốn chỉ số trong eu_stocks.
  • Tạo logreturns từ eu_stocks bằng diff(log(___)).
  • Gọi plot() lần nữa để vẽ biểu đồ chuỗi thời gian đơn giản của logreturns.
  • Gọi pairs() lần nữa để tạo ma trận biểu đồ phân tán cho logreturns.