（自分用メモ）R 時系列分析の関数まとめ

Rには時系列分析用のパッケージがいろいろありますが、授業で使っているパッケージ・関数を備忘のために、まとめておきたいと思います。

まずデータを入手したら

1. 時系列プロット
2. 単位根検定(Augmented Dickey–Fuller Test, Phillips-Perron Test for Unit Roots)
• adf.test(data, alternative ="stationary") (tseries package)
• PP.test(data)

データが非定常だったら・・・

1. 移動平均でdetrend
2. 単位根検定でひっかかったら、diffを取る(ex: Z_t = Y_t - Y_t-1)
3. Exponential smoothingでdetrend
• Simple Exponential Smoothing
• HoltWinters(data,alpha=数字, beta=FALSE, gamma=FALSE) #ARIMA(0,1,1)と同じこと
• Double Exponential Smoothing
• HoltWInters(data,alpha=数字, beta=数字, gamma=FALSE)　#ARIMA(0,2,2)と同じこと

• 以下2つを使う場合、dataはtsオブジェクトでfrequencyが定義されてるもの
• Seasonal Exponential Smoothing without Trend
• HoltWinters(data,alpha=数字, beta=FALSE, gamma=数字) 
• Seasonal Exponential Smoothing with trend
• HoltWinters(data, alpha=数字, beta=数字, gamma=数字)  

データは定常。ではWhite noiseか？

1. 時系列データがWhite noiseかどうかの検定 (Box Pierce , Box Ljung test)
• Box.test(data, lag=1 , type = c("Box-Pierce", "Ljung-Box")

White noiseではないようだ。では、ARIMAモデルか？

1. Sample Auto Correlation, Sample Partial Auto Correlationのプロット
• acf(data, plot=TRUE)
• pacf(data,plot=TRUE)
2. ARMAのパラメータ候補を絞りたい
• eacf(data) (TSA package)
3. ARIMA(p,d,q) モデルの推定(dataはtsオブジェクトです）
• arima(data, order=c(p,d,q),method="ML")
4. ARIMA(p,d,q) モデルの推定(dataはtsオブジェクトです）
• arima(data,order=c(p,d,q),seasonal=list(order=c(P,D,Q),period=S),method="ML")

ARIMAモデルの残差はWhite noiseになったのか？

1. 残差プロット + Box testでチェック
2. 残差プロットの中でvolatility clusteringがあれば、ARCH LM testをやってみる

ARCH/GARCHモデル

1. garchFit(~arma(p,q)+garch(q,p),data=data) (GARCHのパラメータqはalpha, pのパラメータはbeta)

予測

1. arimaで推定したモデルであれば、forecast(arimaクラスのオブジェクト）　(forecast library）
2. garchFitで推定したモデルであれば、predict(fGarchクラスのオブジェクト）