大宗商品資料
繪圖函式 pairs() 會為多變量時間序列（維度為 2 以上）中的各組成分，建立成對的散佈圖。它應用在 zoo 物件上，而不是 xts 物件。
散佈圖呈現大致圓形時，表示兩種不同大宗商品的對數報酬之間相關性較低。一般來說，投資組合中的低相關性是好事，因為代表資產有分散效果。相反地，高相關性則是一種需要妥善建模的風險。
在這個練習中，你會查看 25 年期間的黃金與原油價格，計算它們的日對數報酬與月對數報酬，並將其視覺化。工作空間中已提供 gold 與 oil 資料，分別包含 1990–2015 年的黃金與布蘭特原油每日價格。
本練習屬於課程
R 的量化風險管理
練習說明
- 使用
plot()分別繪製gold與oil的時間序列。 - 計算每種商品的日對數報酬，並分別指定給
goldx與oilx。 - 計算每種商品的月對數報酬，並分別指定給
goldx_m與oilx_m。 - 使用
merge()依序合併goldx_m與oilx_m，指定為coms。 - 以直條方式繪製多變量序列
coms。 - 以
as.zoo()將coms轉為zoo物件，接著使用pairs()建立成對散佈圖。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot gold and oil prices
___(___)
___(___)
# Calculate daily log-returns
goldx <- ___(___)
oilx <- ___(___)
# Calculate monthly log-returns
goldx_m <- ___(___)
oilx_m <- ___(___)
# Merge goldx_m and oilx_m into coms
coms <- ___(___, ___)
# Plot coms with vertical bars
___(___, ___)
# Make a pairwise scatterplot of coms
___(___)