Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tính hiệp phương sai và tương quan mẫu

Hiệp phương sai mẫu đo lường mức độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa các cặp biến tương ứng. Hàm cov() có thể dùng để tính hiệp phương sai cho một cặp biến, hoặc tính ma trận hiệp phương sai khi đầu vào là một ma trận chứa nhiều biến. Ở trường hợp sau, ma trận là đối xứng, với các hiệp phương sai giữa các biến nằm ở ngoài đường chéo chính và phương sai của từng biến nằm trên đường chéo chính. Ở bên phải, bạn có thể thấy ma trận biểu đồ phân tán của dữ liệu logreturns.

Hiệp phương sai rất quan trọng trong tài chính, nhưng nó không độc lập theo thang đo và có thể khó diễn giải trực tiếp. Tương quan là phiên bản chuẩn hóa của hiệp phương sai, có giá trị từ -1 đến 1; các giá trị có độ lớn gần 1 cho thấy mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa các cặp biến. Hàm cor() có thể áp dụng cho cả các cặp biến lẫn một ma trận gồm nhiều biến, và cách diễn giải đầu ra là tương tự.

Trong bài tập này, bạn sẽ dùng cov()cor() để khám phá dữ liệu logreturns.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích chuỗi thời gian bằng R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng cov() để tính hiệp phương sai mẫu giữa DAX_logreturnsFTSE_logreturns.
  • Gọi cov() lần nữa để tính ma trận hiệp phương sai mẫu cho logreturns.
  • Dùng cor() để tính hệ số tương quan mẫu giữa DAX_logreturnsFTSE_logreturns.
  • Gọi cor() lần nữa để tính ma trận tương quan mẫu cho logreturns.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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

Chỉnh sửa và Chạy Mã