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  3. R로 시계열 데이터 시각화하기
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연습 문제

자기상관

시계열에서 한 시점과 그 이전 시점들 사이의 관계도 중요한 정보입니다. 이를 자기상관이라고 하며, 서로 다른 시차로 떨어진 점들 간의 상관을 나타내는 차트로 표시할 수 있습니다.

R에서는 acf()를 사용해 자기상관함수를 그릴 수 있으며, 기본적으로 처음 30개의 시차(즉, n과 n - 1, n과 n - 2, n과 n - 3 … 최대 30까지의 상관)를 표시합니다. 자기상관도(autocorrelogram)는 시계열의 임의의 시점이 과거와 어떻게 관련되는지, 그리고 그 관계가 얼마나 유의한지를 알려줍니다. 유의수준은 0을 기준으로 위아래에 그려진 두 개의 수평선으로 표시됩니다.

영상에서 보셨듯이, 이 함수의 사용법은 아주 간단합니다.

> acf(amazon_stocks,
      main = "AMAZON return autocorrelations")

이 연습 문제에서는 rtn에 들어 있는 Apple 주가 수익률 데이터의 자기상관 플롯을 만들어 보겠습니다.

지침

100 XP
  • rtn의 자기상관 플롯을 그리고 제목을 "Apple return autocorrelation"으로 지정하세요.
  • 플롯을 다시 그리되, lag.max = 10을 추가해 최대 시차를 10으로 변경하세요.