La deriva de la variación del punto, por consiguiente, a la deriva del estilo

Question

Estoy buscando información sobre cómo detectar la deriva de la variación de una cartera de acuerdo con sus puntos de referencia,

Digamos que tenemos retornos de la cartera $ \textbf {P}=(P_1,...,P_t,...,P_n)$ y su punto de referencia $ \textbf {B}=(B_1,...,B_t,...,,B_n)$ A pesar de la correlación ( $ \rho $ ) del período total es satisfactorio (más de $0.90$ desde $t=1$ a $t=n$ ), nos gustaría averiguar los períodos de tiempo en los que no es así (localmente menos de $0.50)$ ,

El subconjunto encontrado podría oscilar entre dos semanas y varios meses (normalmente el rango completo el período de referencia es un año)

Gracias de antemano.

Answer 1

Como la comparación es entre dos variables P y B, yo empezaría utilizando un método visual, es decir, haciendo un gráfico, es decir, trazando la dispersión entre las variables. Observe el gráfico e identifique en qué períodos el gráfico es empinado. Cuando el gráfico es empinado, esos son los periodos de tiempo en los que la correlación es baja porque entonces las variables se desvían más que en los periodos de tiempo en los que el gráfico no es empinado.

Answer 2

Se pueden trazar correlaciones continuas con ventanas variables: por ejemplo, 2 semanas, 1 mes, 2 meses, etc. Por ejemplo, digamos que en Excel, usted calcula la correlación durante 2 semanas (10 observaciones), y luego simplemente arrastra la fórmula hasta el final de la serie. Eso es una serie. A continuación, haga lo mismo para 1 mes, y así sucesivamente.

La mayoría de los programas deberían tener funciones integradas para ello.

Por ejemplo, para python, véase la discusión aquí: https://stackoverflow.com/questions/27069003/calculate-rolling-correlation-with-pandas

Para SAS, busque Proc Expand.