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ブックマーク / hamadakoichi.hatenadiary.org (1)

  • R言語による多変量時系列分析−Dynamic Conditional Correlation GARCH Model - hamadakoichi blog

    R言語による多変量時系列分析。 複数グループ・複数項目の時系列データで時系列間の関係性・影響を明らかにする。 以下、実行可能なR言語ソースコードを用い紹介する。 例:複数時系列間の関係性・影響 農家ごとの農地の肥沃度・人の各仕事の労働量・各肥料の投入量の各時系列、および、生産量の時系列から、肥沃度・各労働量・各肥料量が生産量に与える影響を明らかにする。 国ごとの各政策種類への投資額の時系列、および、GDP から、各政策投資がGDPに与える影響を明らかにする 地域ごとの各キャンペーン種類の投入量の各時系列、および、商品売上の時系列から、各地域の各キャンペーンが売上に与える影響を明らかにする。等。 R言語による時系列分析入門 R言語でのAR、ARMA/ARIMA、ARFIMA、ARCH、などの時系列モデルの入門資料(※1年前のTokyo.R 講師資料) http://d.hatena.ne.j

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