まずは基本から

Rで学ぶARIMAモデル

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

自己紹介

 

  • 統計学教授

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Rで学ぶARIMAモデル

自己紹介

 

  • 統計学教授
  • 時系列に関する共著書が2冊
  • astsa パッケージ

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Rで学ぶARIMAモデル

時系列データ - I

library(astsa)
plot(jj, main = "Johnson & Johnson Quarterly Earnings per Share", type = "c") 
text(jj, labels = 1:4, col = 1:4)

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Rで学ぶARIMAモデル

時系列データ - II

library(astsa)
plot(globtemp, main = "Global Temperature Deviations", type= "o")

ch1_1.013.png

Rで学ぶARIMAモデル

時系列データ - III

library(xts)
plot(sp500w, main = "S&P 500 Weekly Returns")

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Rで学ぶARIMAモデル

時系列回帰モデル

回帰: $Y_i = \beta X_i + \epsilon_i$、ただし $\epsilon_i$ はホワイトノイズ

ホワイトノイズ:

  • 共通分散をもつ独立な正規分布
  • 時系列の基本的な構成要素

自己回帰: $X_t = \phi X_{t-1} + \epsilon_t \ $（$\epsilon_t$ はホワイトノイズ）

移動平均: $\epsilon_t = W_t + \theta W_{t-1} \ $（$W_t$ はホワイトノイズ）

ARMA: $X_t = \phi X_{t-1} + W_t + \theta W_{t-1} \ $

Rで学ぶARIMAモデル

演習に進みましょう！

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