Автокорреляция
Ещё одна важная характеристика временного ряда — зависимость между текущим значением и предыдущими. Эта зависимость называется автокорреляцией и может быть отображена в виде графика, показывающего корреляцию между точками, разделёнными различными временными лагами.
В R автокорреляционную функцию можно построить с помощью acf(). По умолчанию функция отображает первые 30 лагов (то есть корреляцию между точками n и n − 1, n и n − 2, n и n − 3 и так далее вплоть до 30). Автокоррелограмма показывает, как каждая точка временного ряда связана со своим прошлым, а также насколько эта связь значима. Уровни значимости обозначены двумя горизонтальными линиями выше и ниже нуля.
Как вы видели в видео, использовать эту функцию совсем несложно:
> acf(amazon_stocks,
main = "AMAZON return autocorrelations")
В этом упражнении вы построите автокорреляционный график для данных о доходности акций Apple, хранящихся в переменной rtn.
Это упражнение является частью курса
Визуализация временных рядов в R
Инструкции к упражнению
- Постройте автокорреляционный график для
rtnи задайте ему заголовок "Apple return autocorrelation" - Перестройте график, ограничив максимальный лаг значением 10 с помощью параметра
lag.max = 10
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Draw autocorrelation plot
# Redraw with a maximum lag of 10