R

時系列解析メモ。標本自己相関係数、自己相関検定、かばん検定について

時系列解析について、個人的に習いたいと思ったのでそのためのメモ。

有名な沖本竜義さんの「計量・ファイナンスデータの計量時系列分析(朝倉書店)」の各章の中から、
個人的に気になった箇所をピックアップして、Rでどのように実行していくかを確認していきたいと思います。

第一章から、

  • 標本自己相関係数
  • 自己相関の検定
  • かばん検定

の3つをRでどのように行うかを確認します。

Rのバージョン:3.3.2
です。

標本自己相関係数と自己相関の検定について

標本自己相関係数はacf()を使います。参考サイトの4.2節より、
acf(x, type="correlation")
引数のxのデータ型はベクトルでもマトリクスも可能。typeには"correlation"の他に"covariance"、"partianl"も可能で、標本共分散を計算します。
実行すると、結果をプロットしてくれます。
任意のk次の標本自己相関係数を計算してくれます。

かばん検定について

かばん検定はBox.test()を利用します。
xに1次元の時系列データが格納されているとして、

lag=round(log(length(x)))
Box.test(x, lag = lag, type = "L")

で検定を行う事ができます。

参考サイト:https://cran.r-project.org/doc/contrib/manuals-jp/Mase-Rstatman.pdf