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  3. Rで学ぶ時系列データの可視化
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演習

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。

指示

100 XP
  • 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。