Rで計量時系列分析：VARモデルの基礎（多変量時系列モデル） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事では単変量の時系列までを扱いました。今回は多変量（ベクトル）時系列を記述するVARモデルとその周辺のポイントを取り上げます。 ということでしつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {vars}をインストールして展開して下さい。{forecast}や{tseries}などは今回は特に使いません。 多変量における自己相関、定常性など 単変量時系列過程の際にさんざん自己相関やら定常性やらうるさく言っておいて、まさか多変量にした時にガン無視ってわけにもいきませんの
多変量時系列解析 1 VARモデル
★新サイト完成しました! ３秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/var%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/ Rを用いたVARモデ ル の簡単な解説と計算方法を載せます。 VARモデルとは 前回紹介したのは1変量のARIMAモデルというものでした。 これは「過去の自分のデータから将来の自分を予測する」というものです。たとえば、2000年にサンマがたくさんいたら過去の2001年にもたくさんい ることになるだろうという風に、サンマの予報をするなら、サンマの漁獲量だけに注目してして予測をします。 でも、去年餌になるプランクトンが多かったから今年はサンマが増えた、という風に、「ほかのやつら」の影響を受けているかもしれませ ん。 そんな場合をモデルで表して予測をしてやろうというのが今回扱うVARモデルという
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