Autocorrelazione

Analisi delle serie temporali in R

David S. Matteson

Associate Professor at Cornell University

Autocorrelazione - I

# Autocorrelazione al lag 1:
# Correlazione tra stock A "oggi" e stock A "ieri"
cor(stock_A[-100], stock_A[-1])

0.84

# Autocorrelazione al lag 2:
# Correlazione tra stock A “oggi” e stock A “due giorni prima”
cor(stock_A[-(99:100)],stock_A[-(1:2)])

0.76

cor(stock_A[-100],stock_A[-1])

0.84

cor(stock_A[-(99:100)],stock_A[-(1:2)])

0.76

acf(stock_A, lag.max = 2, plot = FALSE)

Autocorrelazioni della serie ‘stock_A’, per lag
  1    2
0.84  0.76

# Autocorrelazione per lag: “la funzione di autocorrelazione”
(ACF)acf(stock_A, plot = FALSE)

Autocorrelazioni della serie ‘stock_A’, per lag
  1    2    3    4    5    6    7    8    9   10
0.84 0.76 0.64 0.57 0.52 0.46 0.41 0.36 0.29 0.25

acf(stock_A, plot = TRUE)

Analisi delle serie temporali in R