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  3. Rで学ぶ時系列分析
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演習

ランダムウォークモデルを推定する

与えられた時系列 y に対して、ドリフト付きランダムウォークモデルを当てはめるには、まずデータを一階差分し、その差分データに対して arima() コマンドで order = c(0, 0, 0) を指定してホワイトノイズ（WN）モデルを推定します。

arima() コマンドは当てはめたモデルに関する情報（出力）を表示します。Coefficients: の見出しの下に、推定されたドリフト変数（intercept という名前）が表示されます。その直下に、そのおおよその標準誤差（s.e.）が示されます。モデルの WN 部分の分散も、sigma^2 のラベルで推定値が示されます。

指示

100 XP
  • 時系列 random_walk はすでに読み込まれており、右の図に表示されています。diff() を使ってデータの一階差分を作成し、rw_diff に保存します。
  • ts.plot() を使って差分データをプロットします。
  • arima() を使って差分データに対して WN モデルを推定します。x 引数に rw_diff を、order 引数に c(0, 0, 0) を指定します。モデルは model_wn に保存します。
  • model_wn の intercept の値を int_wn に保存します。この値は model_wn$coef で取得できます。
  • ts.plot() を使って元の random_walk のプロットを再現します。
  • 推定した時間トレンドを、abline() 関数で右のプロットに追加します。第2引数に int_wn を指定できます。