Exercício 2
Disciplina: Econometria Aplicada a Finanças
Período: 3º Periodo
Nome: Igor Gabriel Amaral Lemos
Exercício 1:
Importe os arquivos de dados para o R.
setwd("C:/Users/Igor Gabriel/Desktop/econometria/Exercicio02")
getwd()## [1] "C:/Users/Igor Gabriel/Desktop/econometria/Exercicio02"data1 <- read.table ("SaldoCambio.txt", h <- TRUE)Nesse primeiro passo defini onde encontraria os arquivos com o comando setwd( ) Depois usei um comando de verificação do arquivo requisitado no caso getwd( ) Na terceira etapa dei o nome a meu arquivo de data1 e mostrei qual era o arquivo que queria importar.
data1## saldoBC cambio
## 1 168.9 2.3771
## 2 261.5 2.4188
## 3 597.0 2.3458
## 4 501.7 2.3196
## 5 378.0 2.4796
## 6 678.8 2.7132
## 7 1199.8 2.9338
## 8 1576.9 3.1093
## 9 2489.5 3.3412
## 10 2191.0 3.8051
## 11 1278.3 3.5756
## 12 1799.9 3.6251
## 13 1155.0 3.4376
## 14 1113.2 3.5900
## 15 1536.4 3.4461
## 16 1721.8 3.1179
## 17 2517.8 2.9549
## 18 2353.7 2.8824
## 19 2055.4 2.8790
## 20 2672.7 3.0017
## 21 2664.2 2.9220
## 22 2535.5 2.8607
## 23 1717.3 2.9130
## 24 2750.8 2.9245
## 25 1582.7 2.8510
## 26 1960.3 2.9295
## 27 2581.8 2.9047
## 28 1954.5 2.9052
## 29 3109.6 3.0996
## 30 3798.2 3.1283
## 31 3463.4 3.0360
## 32 3432.7 3.0021
## 33 3169.6 2.8903
## 34 3003.0 2.8521
## 35 2076.5 2.7852
## 36 3508.4 2.7174
## 37 2181.5 2.6922
## 38 2776.9 2.5970
## 39 3341.7 2.7039
## 40 3869.7 2.5784
## 41 3446.1 2.4520
## 42 4033.2 2.4127
## 43 5004.4 2.3727
## 44 3650.6 2.3598
## 45 4319.3 2.2936
## 46 3675.5 2.2557
## 47 4074.1 2.2100
## 48 4330.0 2.2847
## 49 2835.3 2.2731
## 50 2802.9 2.1611
## 51 3690.2 2.1512
## 52 3089.3 2.1285
## 53 3017.3 2.1773
## 54 4098.1 2.2475
## 55 5659.4 2.1885
## 56 4554.5 2.1551
## 57 4467.9 2.1679
## 58 3951.1 2.1475
## 59 3238.7 2.1571
## 60 5051.9 2.1491
## 61 2523.3 2.1377
## 62 2900.6 2.0955
## 63 3303.6 2.0879
## 64 4180.7 2.0312
## 65 3853.5 1.9808
## 66 3822.5 1.9311
## 67 3344.3 1.8820
## 68 3540.8 1.9652
## 69 3474.7 1.8988
## 70 3428.7 1.8002
## 71 2020.6 1.7691
## 72 3638.3 1.7852
## 73 923.3 1.7735
## 74 849.4 1.7269
## 75 988.0 1.7068
## 76 1737.6 1.6881
## 77 4075.1 1.6597
## 78 2728.6 1.6181
## 79 3329.6 1.5906
## 80 2293.8 1.6115
## 81 2732.3 1.7988
## 82 1262.4 2.1721
## 83 1615.2 2.2655
## 84 2300.5 2.3936
## 85 -529.5 2.3066
## 86 1761.1 2.3119
## 87 1756.6 2.3130
## 88 3692.5 2.2051
## 89 2623.6 2.0601
## 90 4604.3 1.9568
## 91 2911.2 1.9320
## 92 3053.7 1.8444
## 93 1309.4 1.8190
## 94 1320.3 1.7376
## 95 612.8 1.7252
## 96 2173.9 1.7495
## 97 -180.7 1.7790
## 98 389.2 1.8394
## 99 672.2 1.7850
## 100 1282.3 1.7558
## 101 3450.3 1.8124
## 102 2266.6 1.8054
## 103 1343.6 1.7688
## 104 2390.4 1.7588
## 105 1071.2 1.7179
## 106 1826.4 1.6852
## 107 291.4 1.7125
## 108 5344.1 1.6927
## 109 397.2 1.6741
## 110 1192.5 1.6672
## 111 1552.4 1.6583
## 112 1859.6 1.5856
## 113 3522.1 1.6127
## 114 4428.8 1.5862
## 115 3137.5 1.5631
## 116 3896.4 1.5962
## 117 3074.3 1.7490
## 118 2362.1 1.7719
## 119 571.9 1.7897
## 120 3798.1 1.8362
## 121 -1308.1 1.7890
## 122 1702.7 1.7178
## 123 2023.3 1.7947
## 124 879.1 1.8542
## 125 2960.2 1.9854
## 126 800.1 2.0486
## 127 2863.5 2.0282
## 128 3221.1 2.0289
## 129 2553.1 2.0275
## 130 1650.5 2.0293
## 131 -194.0 2.0672
## 132 2243.0 2.0772
## 133 -4047.6 2.0305
## 134 -1286.3 1.9727
## 135 152.2 1.9823
## 136 -1007.3 2.0016
## 137 757.3 2.0343
## 138 2300.5 2.1724
## 139 -1907.1 2.2516
## 140 1214.5 2.3416
## 141 1981.7 2.2699
## 142 -240.1 2.1881
## 143 1728.7 2.2947
## 144 2639.6 2.3449
## 145 -4068.2 2.3816
## 146 -2128.6 2.3831
## 147 113.8 2.3255
## 148 506.1 2.2317
## 149 709.5 2.2203
## 150 2350.6 2.2349
## 151 1571.6 2.2240
## 152 1161.5 2.2674
## 153 -940.2 2.3323
## 154 -1177.4 2.4476
## 155 -2351.0 2.5482
## 156 293.0 2.6387
## 157 -3174.0 2.6336
## 158 -2841.8 2.8158Com o comando acima pedi para executar o arquivo que inseri logo acima, portanto essa é a leitura dos arquivos.
Exercício 2:
Qual é a estrutura de dados do objeto importado?
str(data1)## 'data.frame': 158 obs. of 2 variables:
## $ saldoBC: num 169 262 597 502 378 ...
## $ cambio : num 2.38 2.42 2.35 2.32 2.48 ...A estrutura de dados do objeto é uma data frame.
Exercício 3:
Quantas variáveis e observações há no objeto importado?
str(data1)## 'data.frame': 158 obs. of 2 variables:
## $ saldoBC: num 169 262 597 502 378 ...
## $ cambio : num 2.38 2.42 2.35 2.32 2.48 ...Analisando o resultado obtido atraves da execução do comando str() observamos que temos 2 variaveis denominadas de SALDO e a outra de CAMBIO e há 158 observações no objeto importado.
Exercício 4:
Qual o tipo de cada variável?
Saldo BC: Tipo “numeric” Cambio: Tipo “numeric”
Exercício 5:
Os tipos correspondem ao que se espera para cada variável?
Sim, quando se analisa dados numericos espera que a resposta seja no tipo “numeric”
Exercício 6:
Quais os saldos mínimo, máximo, médio e mediano da balança comercial no perído de Janeiro de 2002 a fevereiro de 2015?
summary(data1)## saldoBC cambio
## Min. :-4068 Min. :1.563
## 1st Qu.: 1082 1st Qu.:1.814
## Median : 2217 Median :2.172
## Mean : 1991 Mean :2.253
## 3rd Qu.: 3287 3rd Qu.:2.473
## Max. : 5659 Max. :3.805A função SUMMARY(“nome do arquivo”) mostra dados estatisticos, tais como minimo 1º Quartil mediana, media, 3º Quartil e maximo.
saldo minimo -4068 saldo médio: 1991 Mediana da Balança Comercial: 2217 Saldo maximo: 5659
Exercise 7:
Quais as taxas de câmbio Real/Dólar mínima, máxima, média e mediana da balança comercial no perído de Janeiro de 2002 a fevereiro de 2015?
summary(data1)## saldoBC cambio
## Min. :-4068 Min. :1.563
## 1st Qu.: 1082 1st Qu.:1.814
## Median : 2217 Median :2.172
## Mean : 1991 Mean :2.253
## 3rd Qu.: 3287 3rd Qu.:2.473
## Max. : 5659 Max. :3.805saldo minimo 1563 saldo médio: 2253 Mediana da Balança Comercial: 2172 Saldo maximo: 3805
Exercício 8:
Há algum dado faltante nos dados? Explique.
library(fBasics)## Loading required package: timeDate
## Loading required package: timeSeries
##
##
## Rmetrics Package fBasics
## Analysing Markets and calculating Basic Statistics
## Copyright (C) 2005-2014 Rmetrics Association Zurich
## Educational Software for Financial Engineering and Computational Science
## Rmetrics is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
## https://www.rmetrics.org --- Mail to: info@rmetrics.orgbasicStats(data1)## saldoBC cambio
## nobs 1.580000e+02 158.000000
## NAs 0.000000e+00 0.000000
## Minimum -4.068200e+03 1.563100
## Maximum 5.659400e+03 3.805100
## 1. Quartile 1.081700e+03 1.814050
## 3. Quartile 3.287375e+03 2.472700
## Mean 1.990621e+03 2.252807
## Median 2.217000e+03 2.172250
## Sum 3.145181e+05 355.943500
## SE Mean 1.412283e+02 0.039719
## LCL Mean 1.711668e+03 2.174355
## UCL Mean 2.269573e+03 2.331259
## Variance 3.151376e+06 0.249259
## Stdev 1.775212e+03 0.499258
## Skewness -8.817170e-01 0.862732
## Kurtosis 1.164186e+00 0.175389Não há dados faltantes, apos executar o camando, NAs permaneceu zerado indicando que não há dados faltantes.
Exercício 9:
Construa e execute os comandos para extrair os seguintes elementos do objeto data1:
- Primeira linha
data1[1,]## saldoBC cambio
## 1 168.9 2.3771- Primeira coluna
data1[,c(1)]## [1] 168.9 261.5 597.0 501.7 378.0 678.8 1199.8 1576.9
## [9] 2489.5 2191.0 1278.3 1799.9 1155.0 1113.2 1536.4 1721.8
## [17] 2517.8 2353.7 2055.4 2672.7 2664.2 2535.5 1717.3 2750.8
## [25] 1582.7 1960.3 2581.8 1954.5 3109.6 3798.2 3463.4 3432.7
## [33] 3169.6 3003.0 2076.5 3508.4 2181.5 2776.9 3341.7 3869.7
## [41] 3446.1 4033.2 5004.4 3650.6 4319.3 3675.5 4074.1 4330.0
## [49] 2835.3 2802.9 3690.2 3089.3 3017.3 4098.1 5659.4 4554.5
## [57] 4467.9 3951.1 3238.7 5051.9 2523.3 2900.6 3303.6 4180.7
## [65] 3853.5 3822.5 3344.3 3540.8 3474.7 3428.7 2020.6 3638.3
## [73] 923.3 849.4 988.0 1737.6 4075.1 2728.6 3329.6 2293.8
## [81] 2732.3 1262.4 1615.2 2300.5 -529.5 1761.1 1756.6 3692.5
## [89] 2623.6 4604.3 2911.2 3053.7 1309.4 1320.3 612.8 2173.9
## [97] -180.7 389.2 672.2 1282.3 3450.3 2266.6 1343.6 2390.4
## [105] 1071.2 1826.4 291.4 5344.1 397.2 1192.5 1552.4 1859.6
## [113] 3522.1 4428.8 3137.5 3896.4 3074.3 2362.1 571.9 3798.1
## [121] -1308.1 1702.7 2023.3 879.1 2960.2 800.1 2863.5 3221.1
## [129] 2553.1 1650.5 -194.0 2243.0 -4047.6 -1286.3 152.2 -1007.3
## [137] 757.3 2300.5 -1907.1 1214.5 1981.7 -240.1 1728.7 2639.6
## [145] -4068.2 -2128.6 113.8 506.1 709.5 2350.6 1571.6 1161.5
## [153] -940.2 -1177.4 -2351.0 293.0 -3174.0 -2841.8- Primeira e terceira linhas
data1[c(1:3),]## saldoBC cambio
## 1 168.9 2.3771
## 2 261.5 2.4188
## 3 597.0 2.3458- Segunda coluna
data1[,c(2)]## [1] 2.3771 2.4188 2.3458 2.3196 2.4796 2.7132 2.9338 3.1093 3.3412 3.8051
## [11] 3.5756 3.6251 3.4376 3.5900 3.4461 3.1179 2.9549 2.8824 2.8790 3.0017
## [21] 2.9220 2.8607 2.9130 2.9245 2.8510 2.9295 2.9047 2.9052 3.0996 3.1283
## [31] 3.0360 3.0021 2.8903 2.8521 2.7852 2.7174 2.6922 2.5970 2.7039 2.5784
## [41] 2.4520 2.4127 2.3727 2.3598 2.2936 2.2557 2.2100 2.2847 2.2731 2.1611
## [51] 2.1512 2.1285 2.1773 2.2475 2.1885 2.1551 2.1679 2.1475 2.1571 2.1491
## [61] 2.1377 2.0955 2.0879 2.0312 1.9808 1.9311 1.8820 1.9652 1.8988 1.8002
## [71] 1.7691 1.7852 1.7735 1.7269 1.7068 1.6881 1.6597 1.6181 1.5906 1.6115
## [81] 1.7988 2.1721 2.2655 2.3936 2.3066 2.3119 2.3130 2.2051 2.0601 1.9568
## [91] 1.9320 1.8444 1.8190 1.7376 1.7252 1.7495 1.7790 1.8394 1.7850 1.7558
## [101] 1.8124 1.8054 1.7688 1.7588 1.7179 1.6852 1.7125 1.6927 1.6741 1.6672
## [111] 1.6583 1.5856 1.6127 1.5862 1.5631 1.5962 1.7490 1.7719 1.7897 1.8362
## [121] 1.7890 1.7178 1.7947 1.8542 1.9854 2.0486 2.0282 2.0289 2.0275 2.0293
## [131] 2.0672 2.0772 2.0305 1.9727 1.9823 2.0016 2.0343 2.1724 2.2516 2.3416
## [141] 2.2699 2.1881 2.2947 2.3449 2.3816 2.3831 2.3255 2.2317 2.2203 2.2349
## [151] 2.2240 2.2674 2.3323 2.4476 2.5482 2.6387 2.6336 2.8158Seleciona a variável cambio pelo nome
Seleciona a variável SaldoBC pelo nome
Em quantos meses no período analisado, a taxa de câmbio esteve acima de 2 reais por dólar?
subset(data1, cambio > 2)## saldoBC cambio
## 1 168.9 2.3771
## 2 261.5 2.4188
## 3 597.0 2.3458
## 4 501.7 2.3196
## 5 378.0 2.4796
## 6 678.8 2.7132
## 7 1199.8 2.9338
## 8 1576.9 3.1093
## 9 2489.5 3.3412
## 10 2191.0 3.8051
## 11 1278.3 3.5756
## 12 1799.9 3.6251
## 13 1155.0 3.4376
## 14 1113.2 3.5900
## 15 1536.4 3.4461
## 16 1721.8 3.1179
## 17 2517.8 2.9549
## 18 2353.7 2.8824
## 19 2055.4 2.8790
## 20 2672.7 3.0017
## 21 2664.2 2.9220
## 22 2535.5 2.8607
## 23 1717.3 2.9130
## 24 2750.8 2.9245
## 25 1582.7 2.8510
## 26 1960.3 2.9295
## 27 2581.8 2.9047
## 28 1954.5 2.9052
## 29 3109.6 3.0996
## 30 3798.2 3.1283
## 31 3463.4 3.0360
## 32 3432.7 3.0021
## 33 3169.6 2.8903
## 34 3003.0 2.8521
## 35 2076.5 2.7852
## 36 3508.4 2.7174
## 37 2181.5 2.6922
## 38 2776.9 2.5970
## 39 3341.7 2.7039
## 40 3869.7 2.5784
## 41 3446.1 2.4520
## 42 4033.2 2.4127
## 43 5004.4 2.3727
## 44 3650.6 2.3598
## 45 4319.3 2.2936
## 46 3675.5 2.2557
## 47 4074.1 2.2100
## 48 4330.0 2.2847
## 49 2835.3 2.2731
## 50 2802.9 2.1611
## 51 3690.2 2.1512
## 52 3089.3 2.1285
## 53 3017.3 2.1773
## 54 4098.1 2.2475
## 55 5659.4 2.1885
## 56 4554.5 2.1551
## 57 4467.9 2.1679
## 58 3951.1 2.1475
## 59 3238.7 2.1571
## 60 5051.9 2.1491
## 61 2523.3 2.1377
## 62 2900.6 2.0955
## 63 3303.6 2.0879
## 64 4180.7 2.0312
## 82 1262.4 2.1721
## 83 1615.2 2.2655
## 84 2300.5 2.3936
## 85 -529.5 2.3066
## 86 1761.1 2.3119
## 87 1756.6 2.3130
## 88 3692.5 2.2051
## 89 2623.6 2.0601
## 126 800.1 2.0486
## 127 2863.5 2.0282
## 128 3221.1 2.0289
## 129 2553.1 2.0275
## 130 1650.5 2.0293
## 131 -194.0 2.0672
## 132 2243.0 2.0772
## 133 -4047.6 2.0305
## 136 -1007.3 2.0016
## 137 757.3 2.0343
## 138 2300.5 2.1724
## 139 -1907.1 2.2516
## 140 1214.5 2.3416
## 141 1981.7 2.2699
## 142 -240.1 2.1881
## 143 1728.7 2.2947
## 144 2639.6 2.3449
## 145 -4068.2 2.3816
## 146 -2128.6 2.3831
## 147 113.8 2.3255
## 148 506.1 2.2317
## 149 709.5 2.2203
## 150 2350.6 2.2349
## 151 1571.6 2.2240
## 152 1161.5 2.2674
## 153 -940.2 2.3323
## 154 -1177.4 2.4476
## 155 -2351.0 2.5482
## 156 293.0 2.6387
## 157 -3174.0 2.6336
## 158 -2841.8 2.8158h)Em quantos meses no período analisado, o saldo mensal da balança comercial foi superior a 3 bilhões de dólares? (Dica: 3 bilhões / 1 milhão = 3000)
subset(data1, saldoBC > 3000)## saldoBC cambio
## 29 3109.6 3.0996
## 30 3798.2 3.1283
## 31 3463.4 3.0360
## 32 3432.7 3.0021
## 33 3169.6 2.8903
## 34 3003.0 2.8521
## 36 3508.4 2.7174
## 39 3341.7 2.7039
## 40 3869.7 2.5784
## 41 3446.1 2.4520
## 42 4033.2 2.4127
## 43 5004.4 2.3727
## 44 3650.6 2.3598
## 45 4319.3 2.2936
## 46 3675.5 2.2557
## 47 4074.1 2.2100
## 48 4330.0 2.2847
## 51 3690.2 2.1512
## 52 3089.3 2.1285
## 53 3017.3 2.1773
## 54 4098.1 2.2475
## 55 5659.4 2.1885
## 56 4554.5 2.1551
## 57 4467.9 2.1679
## 58 3951.1 2.1475
## 59 3238.7 2.1571
## 60 5051.9 2.1491
## 63 3303.6 2.0879
## 64 4180.7 2.0312
## 65 3853.5 1.9808
## 66 3822.5 1.9311
## 67 3344.3 1.8820
## 68 3540.8 1.9652
## 69 3474.7 1.8988
## 70 3428.7 1.8002
## 72 3638.3 1.7852
## 77 4075.1 1.6597
## 79 3329.6 1.5906
## 88 3692.5 2.2051
## 90 4604.3 1.9568
## 92 3053.7 1.8444
## 101 3450.3 1.8124
## 108 5344.1 1.6927
## 113 3522.1 1.6127
## 114 4428.8 1.5862
## 115 3137.5 1.5631
## 116 3896.4 1.5962
## 117 3074.3 1.7490
## 120 3798.1 1.8362
## 128 3221.1 2.0289Exercício 10:
Construa um histograma com uma linha de densidade sobreposta para cada variável
Histograma SALDO
hist(data1[,"saldoBC"],col = "yellow",freq = FALSE) #cria histograma
lines(density(data1[,"saldoBC"]),col="black",lwd = 2) #cria linha de densidade
rug(data1[,"saldoBC"])
abline(v=mean(data1[,"saldoBC"]), lwd=3)
abline(v=median(data1[,"saldoBC"]),col="red", lwd=4)
Histograma Cambio
hist(data1[,"cambio"],col = "purple", freq = FALSE) #cria histograma
lines(density(data1[,"cambio"]),col="cyan",lwd = 2) #cria linha de densidade
rug(data1[,"cambio"])
abline(v=mean(data1[,"cambio"]), lwd=3)
abline(v=median(data1[,"cambio"]),col="green", lwd=4)
Exercício 11:
Qual a medida do centro dos dados mais representativa para cada variável? A média ou a mediana? Explique
A media e a mediana estão bem proximas com valores quase iguai portanto as duas podem representar bem.
Exercício 12:
Qual a medida da variabilidade dos dados mais representativa para cada variável? O desvio-padrão ou o intervalo interquartil (IQR)? Explique.
sd(data1$saldoBC)## [1] 1775.212sd(data1$cambio) ## [1] 0.499258IQR(data1[,"saldoBC"]) ## [1] 2205.675IQR(data1[,"cambio"]) ## [1] 0.65865Medida mais representativa é o desvio padrão.
Exercício 13:
Use a função sort() com o argumento decreasing = TRUE para econtrar os sete maiores saldos comerciais mensais e as sete maiores taxas de câmbio Real/Dolar no período de Janeiro/2001 até Fevereiro de 2002.
sort(data1[,"saldoBC"], decreasing = TRUE)## [1] 5659.4 5344.1 5051.9 5004.4 4604.3 4554.5 4467.9 4428.8
## [9] 4330.0 4319.3 4180.7 4098.1 4075.1 4074.1 4033.2 3951.1
## [17] 3896.4 3869.7 3853.5 3822.5 3798.2 3798.1 3692.5 3690.2
## [25] 3675.5 3650.6 3638.3 3540.8 3522.1 3508.4 3474.7 3463.4
## [33] 3450.3 3446.1 3432.7 3428.7 3344.3 3341.7 3329.6 3303.6
## [41] 3238.7 3221.1 3169.6 3137.5 3109.6 3089.3 3074.3 3053.7
## [49] 3017.3 3003.0 2960.2 2911.2 2900.6 2863.5 2835.3 2802.9
## [57] 2776.9 2750.8 2732.3 2728.6 2672.7 2664.2 2639.6 2623.6
## [65] 2581.8 2553.1 2535.5 2523.3 2517.8 2489.5 2390.4 2362.1
## [73] 2353.7 2350.6 2300.5 2300.5 2293.8 2266.6 2243.0 2191.0
## [81] 2181.5 2173.9 2076.5 2055.4 2023.3 2020.6 1981.7 1960.3
## [89] 1954.5 1859.6 1826.4 1799.9 1761.1 1756.6 1737.6 1728.7
## [97] 1721.8 1717.3 1702.7 1650.5 1615.2 1582.7 1576.9 1571.6
## [105] 1552.4 1536.4 1343.6 1320.3 1309.4 1282.3 1278.3 1262.4
## [113] 1214.5 1199.8 1192.5 1161.5 1155.0 1113.2 1071.2 988.0
## [121] 923.3 879.1 849.4 800.1 757.3 709.5 678.8 672.2
## [129] 612.8 597.0 571.9 506.1 501.7 397.2 389.2 378.0
## [137] 293.0 291.4 261.5 168.9 152.2 113.8 -180.7 -194.0
## [145] -240.1 -529.5 -940.2 -1007.3 -1177.4 -1286.3 -1308.1 -1907.1
## [153] -2128.6 -2351.0 -2841.8 -3174.0 -4047.6 -4068.2sort(data1[,"cambio"], decreasing = TRUE)## [1] 3.8051 3.6251 3.5900 3.5756 3.4461 3.4376 3.3412 3.1283 3.1179 3.1093
## [11] 3.0996 3.0360 3.0021 3.0017 2.9549 2.9338 2.9295 2.9245 2.9220 2.9130
## [21] 2.9052 2.9047 2.8903 2.8824 2.8790 2.8607 2.8521 2.8510 2.8158 2.7852
## [31] 2.7174 2.7132 2.7039 2.6922 2.6387 2.6336 2.5970 2.5784 2.5482 2.4796
## [41] 2.4520 2.4476 2.4188 2.4127 2.3936 2.3831 2.3816 2.3771 2.3727 2.3598
## [51] 2.3458 2.3449 2.3416 2.3323 2.3255 2.3196 2.3130 2.3119 2.3066 2.2947
## [61] 2.2936 2.2847 2.2731 2.2699 2.2674 2.2655 2.2557 2.2516 2.2475 2.2349
## [71] 2.2317 2.2240 2.2203 2.2100 2.2051 2.1885 2.1881 2.1773 2.1724 2.1721
## [81] 2.1679 2.1611 2.1571 2.1551 2.1512 2.1491 2.1475 2.1377 2.1285 2.0955
## [91] 2.0879 2.0772 2.0672 2.0601 2.0486 2.0343 2.0312 2.0305 2.0293 2.0289
## [101] 2.0282 2.0275 2.0016 1.9854 1.9823 1.9808 1.9727 1.9652 1.9568 1.9320
## [111] 1.9311 1.8988 1.8820 1.8542 1.8444 1.8394 1.8362 1.8190 1.8124 1.8054
## [121] 1.8002 1.7988 1.7947 1.7897 1.7890 1.7852 1.7850 1.7790 1.7735 1.7719
## [131] 1.7691 1.7688 1.7588 1.7558 1.7495 1.7490 1.7376 1.7269 1.7252 1.7179
## [141] 1.7178 1.7125 1.7068 1.6927 1.6881 1.6852 1.6741 1.6672 1.6597 1.6583
## [151] 1.6181 1.6127 1.6115 1.5962 1.5906 1.5862 1.5856 1.5631Exercício 14:
Qual a relação esperada entre o saldo da balança comercial e a taxa de câmbio Real/Dolar? Explique
par(mfrow = c(2,1))
plot(data1$cambio,type="l",col="magenta",lwd="3",main="Taxa Cambio")
grid()
plot(data1$saldoBC,type="l",col="magenta",lwd="3",main="Saldo Balança Comercial")
grid()
Nao se percebe uma relacao constante entre as duas variaveis.
Exercício 15:
Construa um gráfico de dispersão entre o saldo da balança comercial e a taxa de câmbio Real/Dolar, ha evidência de correlação linear entre as duas variáveis?
plot(data1$saldoBC, data1$cambio, main = "Gráfico de Dispersão")
grid()
Percebe-se uma tendencia negativa.
Exercício 16:
Há algum valor discrepante no gráfico de dispersão?
Verifica-se alguns valores maiores que os outros, porem valores isolados que aparentemente não causam uma grande distorção.
Exercício 17:
Quantifique e interprete a correlação linear entre as duas variáveis.
cor(data1$saldoBC, data1$cambio)## [1] -0.05395546