Correlación y Covarianza con Ventana de Tiempo

Codigo R

##3 siempre mismos datos

## VIDEO VENTANA DE TIEMPO

#### #######

#install.packages(«quantmod»)
library(quantmod)
#install.packages(«tseries»)
library(tseries)
#install.packages(«fImport»)
library(fImport)

# DESCARGA DE DATOS
# UTILIZAMOS 2 DIVISAS

#getFX(«EUR/USD»)
#getFX(«GBP/USD»)
#getFX(«USD/CHF»)
#getFX(«AUD/USD»)

#DATOS FRED

GBPUSD<-fredSeries(«DEXUSUK»,from=»2010-01-01″,to=»2019-10-23″)
USDCHF<-fredSeries(«DEXSZUS»,from=»2010-01-01″,to=»2019-10-23″)
EURUSD<-fredSeries(«DEXUSEU»,from=»2010-01-01″,to=»2019-10-23″)

## Nuestro estudio será de la correlación y covarianza

### Miramos el número de datos que tenemos
## determinamos la ventana móvil_ QUe luego podremos variar
## creamos un vector,o matriz vacía
# creamos el código con la formula en función de lo anterior

## Correlación EURUSD Y GBPUSD

length(EURUSD)
length(GBPUSD)

cor(EURUSD,GBPUSD)

#diríamos que eso es una correlación de largo plazo con todos nuestros
# datos

#nosotros queremos saber algo más,queremos saber como se ha movido en
#en el tiempo

#╚2456

vent<- 120 #cada 120 dias correlacion 1:120- 2:121 – 3:122 — 2337:2456
vent2<- vent-1

cor(EURUSD,GBPUSD)

cor(EURUSD[1:120],GBPUSD[1:120])
cor(EURUSD[2:121],GBPUSD[2:121])
#.
#.
#.
cor(EURUSD[2337:2456],GBPUSD[2337:2456])

victor<-c()
victor

##3 corelacion

cor(EURUSD[1:120],GBPUSD[1:120])

COR=c()
for(i in vent:2456)
{correlacion=cor(EURUSD[(i-vent2):i],GBPUSD[(i-vent2):i])
COR[i]=correlacion} #3 meter las cantidad
COR
plot(COR,type=»l»,main=»CORRELACION_EURUSD/GBPUSD»,xlab=»VENTANA TIEMPO»)

m<-EURUSD
nm<-GBPUSD

COV=c()
for(i in vent:length(m))
{covarianza=cov(m[(i-vent2):i],nm[(i-vent2):i])
COV[i]=covarianza}
plot(COV,type=»l»)

#### modelo video beta

beta=c()
for(i in vent:length(m))
{f=lm(m[(i-vent2):i]~nm[(i-vent2):i]-1)
beta[i]=coef(f)}
plot(beta,type=»l»)