自己相関
時系列のある時点とそれ以前の時点との関係も、重要な情報です。これは自己相関(autocorrelation)と呼ばれ、さまざまなタイムラグで区切られた点同士の相関を示すチャートとして可視化できます。
R では、自己相関関数を acf() で描画できます。デフォルトでは最初の30ラグ(つまり、点 n と n - 1、n と n - 2、n と n - 3 … 最大30までの相関)を表示します。自己相関図(オートコレログラム)は、時系列の任意の点が過去とどのように関連しているか、そしてその関係がどの程度有意かを教えてくれます。有意水準は、0の上下に引かれた2本の水平線で示されます。
動画で見たとおり、この関数の使い方はとてもシンプルです。
> acf(amazon_stocks,
main = "AMAZON return autocorrelations")
この演習では、rtn に含まれる Apple の株価リターンデータの自己相関プロットを作成します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ時系列データの可視化
演習の手順
rtnの自己相関プロットを描き、タイトルを "Apple return autocorrelation" にします。- プロットを描き直し、
lag.max = 10を追加して最大ラグを 10 に変更します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Draw autocorrelation plot
# Redraw with a maximum lag of 10