大宗商品数据
绘图函数 pairs() 可以为具有两个或以上维度的多变量时间序列绘制两两散点图。它需要用于 zoo 对象，而不是 xts 对象。
散点图大致呈圆形时，通常表示两种不同大宗商品的对数收益之间相关性较低。一般来说，投资组合中的低相关性是好事，意味着资产分散化。相反，高相关性则代表一种需要妥善建模的风险。
在本练习中，您将查看 25 年期间的黄金和原油价格，计算它们的日度和月度对数收益，并对其作图。工作空间中已提供 gold 和 oil 数据，分别包含 1990-2015 年的黄金与布伦特原油的日度价格。
本练习是课程的一部分
R 中的定量风险管理
练习说明
- 使用
plot()分别绘制gold和oil的时间序列图。 - 计算每种大宗商品的日度对数收益，并分别赋值给
goldx和oilx。 - 计算每种大宗商品的月度对数收益，并分别赋值给
goldx_m和oilx_m。 - 使用
merge()按顺序将goldx_m和oilx_m合并为coms。 - 以竖条形式绘制多变量序列
coms。 - 使用
as.zoo()将coms转换为zoo对象，然后应用pairs()创建成对散点图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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
___(___)