いっかくのデータサイエンティストをいく

1からプログラミングとデータサイエンスを独習したい

時系列

【時系列】GARCHモデル(R)

今回はRで実装します。 今回はこちらのサイトを写経します。 ドル円のボラティリティをGARCHで推定 – Momentum データ まず、データはFRED先生からドル円レートを落としてきて使います。 Japan / U.S. Foreign Exchange Rate | FRED | St. Louis Fed Rで実装…

【時系列】GARCHモデル(理論編)

沖本本7章から。 はじめに ファイナンスの世界では標準偏差のことをボラティリティとよび、重要視されています。それは分散が「最大でどれくらい損益があるか」を示していsるからです。今回はボラティリティ変動モデルです。リスクの大きさをモデリングして…

【時系列】共和分

沖本本5章から。 共和分 単位根の持つデータ同士で回帰分析した場合、見せかけの回帰になってしまうことが多いです。もうあきらめるしかないのか。。。 そんなことはありません!見せかけではない場合があります! それは共和分を持っているときです。 共和…

【時系列】差分系列と単位根検定

沖本本5章から。 差分系列 非定常なデータは時間によって期待値が変化するため予測ができません。 しかし、非定常なデータでも差分をとることによって定常になることがあります。これを差分系列と呼びます。差分をとることはよくやることで一見分析ができな…

【時系列】ホワイトノイズとランダムウォークの違いを考えてみる

ふとホワイトノイズのランダムウォークってどう違うんだろう?と考えてみたのでこの2つをまとめてみます ホワイトノイズ ホワイトノイズは となり弱定常性となります。 ランダムウォーク 時刻nにおける価格p(n)を、 p(n)=p(n−1)+d(n) のように1サンプル前の…

【時系列】VAR(インパルス応答)

沖本本4章3から。 インパルス応答とは ある変数にインパクトを与えると、その影響がどれくらい続くのかをインパルス応答といいます。消費が急に増えると収入にどんな影響があるのかを定量的に評価できます。 そして「時間遅れ(タイムラグ)」の向きを見るこ…

【時系列】VAR(グレンジャーの因果性検定)

沖本本4章3から。 グランジャーの因果性 現在と過去のxの値だけに基づいた将来のxの予測と、現在と過去のxとyの値に基づいた将来のxの予測を比較して、後者のMSE(残渣平方和)の方が小さくなる場合、ytからxtへのグレンジャー因果性(Granger causality)が存…

【時系列】VAR(R:予測)

前回の記事の推計結果に基づいて予測をしてみましょう。 予測にはpredict関数を用います。 yosoku <- predict(Canada.var , n.ahead = 8 #8期先まで予測 , ci = 0.95 #95%信頼区間 , dumvar = NULL) kekka <- ts(yosoku$fcst$e[,1], start=1999, frequency=4…

【時系列】VAR(R:モデル作成)

前回の記事でVARの理論を紹介しましたが、今回はVARをRで実装してみたいと思います。 今回はこちらのサイトとほぼ同じことをやります。 tjo.hatenablog.com logics-of-blue.com パッケージと分析手順 RでVARモデルを実装する場合、{vars}というパッケージを…

【時系列】VAR(理論編)

沖本本第4章です。 VARとは VAR(ベクトル自己回帰)モデルはARモデルを多変量に拡張したものです。簡単に言うと「風が吹けば桶屋が儲かる」を実証する場合、 (桶屋の売り上げ)= (日々の平均風速)× 傾き + 切片 のような形になっているということです。…

【時系列】ARIMA(Python)

時系列データをPythonで扱うのって難しく感じるのは私だけですかねえ。 ARIMAモデル statsmodelsのarima_modelでできます。データは2015年1月から2018年7月までの日経225データです。 import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa import a…

【時系列】ARIMA(R)

前回のARIMAモデルをRで実装していきたいと思います。 使用するデータ 2015年1月から2018年7月までの日経225の終値を利用したいと思います。データの作成方法は下記のサイトを参考にしました。 gist.github.com ちなみにPythonやらで使用したいためcsvでいっ…

【時系列】MA・AR・ARMA(理論編とR)

沖本本第2章のお話です。 有斐閣「統計学」の第12章にも載っています。 さらに今回はこちらも参考にいたしました。 はじめに 正直このあたりから少しずつ難しくなってくるころだと思います。 最初読んだときはほとんど意味がわかりませんでした。 今回は要…

【時系列】自己相関(Python)

自己相関だけです。あとはわからなかった・・・。 自己相関 import pandas as pd import numpy as np from numpy.random import * import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm #データの読込 data = pd.read_csv("C:\\Users\\imoto-mk\\D…

【時系列】自己共分散と自己相関(R)

前回の実装です。自己共分散と自己相関の実装となります。 Rで実装 データは1994年から2017年の名目GDPです。 #データ読込 df <- read.csv("C:\\Users\\imoto-mk\\Documents\\meimoku_GDP.csv") df # Year GDP #1 1994 502636.2 #2 1995 516406.5 #3 1996 52…

【時系列】時系列の基本統計量(理論編)

沖本本P6の内容です。 森棟本有斐閣「統計学」第12章でも扱われております。 自己共分散 自己共分散は、同一の時系列データの別の2時点のデータ間の共分散のことです。 1期間離れたデータを1次のデータとすると、1次の共分散は となります。 自己共分散…

【時系列】時系列分析の基礎概念と定常性・ホワイトノイズ

今日から通称沖本本で時系列分析をやっていきたいと思います。 時系列は森棟本有斐閣「統計学」第12章でも扱われております。 今回は第1章「時系列分析の基礎概念」の実装以外の概念をやりたいと思います。 ブログは数式を描くと読者が減るといわれているら…