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Rでの多変量時系列モデリング

Rを使用して、ある種の多変量時系列モデルに適合するようにします。

これが私のデータのサンプルです:

   u     cci     bci     cpi     gdp    dum1 dum2 dum3    dx  
 16.50   14.00   53.00   45.70   80.63  0   0    1     6.39 
 17.45   16.00   64.00   46.30   80.90  0   0    0     6.00 
 18.40   12.00   51.00   47.30   82.40  1   0    0     6.57 
 19.35   7.00    42.00   48.40   83.38  0   1    0     5.84 
 20.30   9.00    34.00   49.50   84.38  0   0    1     6.36 
 20.72   10.00   42.00   50.60   85.17  0   0    0     5.78 
 21.14   6.00    45.00   51.90   85.60  1   0    0     5.16 
 21.56   9.00    38.00   52.60   86.14  0   1    0     5.62 
 21.98   2.00    32.00   53.50   86.23  0   0    1     4.94 
 22.78   8.00    29.00   53.80   86.24  0   0    0     6.25 

データは四半期ごと、ダミー変数は季節性用です。

私がやりたいのは、季節性を考慮しながら、他のいくつかを参照してdxを予測することです。引数のために、「u」、「cci」、および「gdp」を使用したいとしましょう。

これをどうやってやるの?

40
Karl

まだ行っていない場合は、 CRAN の時系列ビュー、特に多変量時系列のセクションをご覧ください。

ファイナンスでは、これを行う従来の方法の1つは、多くの場合BARRAまたはFama-Frenchタイプのモデルを使用したファクターモデルを使用することです。 Eric Zivotの 「S-PLUSによる金融時系列のモデリング」 はこれらのトピックの概要を説明していますが、R。Ruey Tsayにすぐに譲渡できるわけではありません。 「 財務時系列の分析 」(CRANのTSAパッケージで入手可能)には、第9章で因子モデルと主成分分析に関する素晴らしい議論もあります。

Rには、 ベクトル自己回帰(VAR) モデルをカバーする多くのパッケージもあります。特に、Bernhard Pfaffの VARモデリング(vars) パッケージと 関連するビネット

を見ることを強くお勧めしますRuey Tsayのホームページ これらのすべてのトピックをカバーし、必要なRコードを提供するため。特に、 「応用多変量解析」「財務時系列の分析」 、および "多変量時系列分析" コース。

これは非常に大きなテーマであり、多変量時系列予測と季節性の両方を含む、多くの優れた書籍があります。ここにいくつかあります:

  1. クライバーとツァイレイ。 「 Applied Econometrics with R 」はこれに特に対処していませんが、全体の主題を非常によくカバーしています(CRANのAERパッケージも参照)。
  2. シャムウェイとストッファー。 「 時系列分析とその応用:Rの例 を使用」には、多変量ARIMAモデルの例があります。
  3. クライヤー。 「 Time Series Analysis:With Applications in R 」はこのテーマの古典であり、Rコードを含むように更新されています。
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Shane

予測パッケージで、次を試してください:

arima(df[,1:4], order=(0,0,0), xreg=df[,6:8])

ucci、およびgdpの予測用。

それからdxを予測するには、VARモデルを試してください。ここに良いチュートリアルがあります( [〜#〜] pdf [〜#〜] )。

7
Olga Mu

最初にこの質問をしたときにこの機能が使用可能かどうかはわかりませんが、これは基本Rでarima関数を使用して簡単に使用できます。関数内でxreg引数を使用して外部リグレッサを指定するだけです。 ?arimaおよびドキュメントを読むときは、xreg引数に特に注意を払ってください。これは非常に簡単で幸運なことになりました。

3
bstockton