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실업률 시차 만들기

경제 동향이 관광 산업에 영향을 미치기까지 시간이 걸릴 수 있으므로, 분석을 진행하기 전에 실업률 데이터를 시차 처리하면 도움이 될 수 있습니다.

xts에서 시차를 생성하는 방법은 간단합니다. lag() 명령을 사용하며, 시차를 적용할 데이터(x 인수)와 시차의 방향과 크기를 결정하는 k 값을 지정하면 됩니다.

형식을 혼동하지 않도록 주의하세요. Base R과 zoo 패키지에서는 시차를 음수로 지정해야 하므로, 시차 1은 "-1"로 표현합니다(반대로 선행 1은 "1"로 표현되어 직관에 어긋납니다). 반면 xts 패키지에서는 시차를 양수로 지정하므로, 시차 1은 "1"로(선행 1은 "-1"로) 표현합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석

강의 보기

연습 안내

  • lag()를 사용해 미국 실업률의 1개월 시차를 생성하세요. 월간 데이터에서 1개월 시차는 k 인수를 1로 설정하면 됩니다. unemployment 객체에는 미국 실업률(us)과 매사추세츠 실업률(ma)이 모두 포함되어 있으니, 어느 열에 시차를 적용할지 지정해야 합니다. 새 xts 객체를 us_monthlag로 저장하세요.
  • lag()를 한 번 더 호출해 미국 실업률의 1년 시차를 생성하세요. 이번에도 unemployment에서 올바른 열을 지정하고, 1년 전체에 대한 시차가 되도록 적절한 k 값을 설정하세요. 새 xts 객체를 us_yearlag로 저장하세요.
  • merge()를 사용해 원본 실업률 데이터(unemployment)와 방금 만든 시차(us_monthlag, us_yearlag)를 결합하세요. 결합한 데이터를 unemployment_lags로 저장하세요.
  • head()를 사용해 unemployment_lags의 처음 15개 행을 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create a one month lag of US unemployment
us_monthlag <- lag(___$___, k = ___)

# Create a one year lag of US unemployment
us_yearlag <- 

# Merge your original data with your new lags 
unemployment_lags <- merge(unemployment, ___, ___)

# View the first 15 rows of unemployment_lags
코드 편집 및 실행