【R言語】Rでの単位根検定 その2

 

 

 

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というわけで前回に引き続き、Rでの時系列データを使った単位根検定を行っていきます。前回の結果としては2005年から2016年までのTOPIXのデータには、時系列分析を行う上で必要な定常性がありませんでした。なのでデータを加工することで、定常性を持たせることにします。

 

定常性の持たせ方は大きくこの5つです。

 

①データの差分を取る

②データを対数変換する

③データを対数変換して差分を取る

④データを指標(変化率など)に変換する

⑤データを指標に変換して差分を取る

 

まあ後のデータ計算も考えると⑤:対数変換して差分を取るというのが、一番オーソドックスな手法です。

 

> r.topix2016 <- diff(log(TOPIX2016)) ## データを対数変換して差分を取る

>  r.topix2016  <-  r.topix2016[!is.na(r.topix2016)] ##欠損地の削除

>  head(r.topix2016) ## データの確認
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2016-01-05 -0.004180864
2016-01-06 -0.009992065
2016-01-07 -0.023582617
2016-01-08 -0.003912562
2016-01-12 -0.027438276
2016-01-13 0.028436198

 

 

差分や対数変換については↓のリンクで解説しています。

 

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というわけで、この対数変化率に加工した時系列データでADF検定(拡張ディッキー–フラー検定)に再挑戦してみます。

 

> adf.test(r.topix2016)

Augmented Dickey-Fuller Test

data: r.topix2016
Dickey-Fuller = -6.7341, Lag order = 6, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary

 

 

 

p値(p-VALUE)が0.01と極めて低いので、このデータは定常過程(定常性がある)と言えます。次は時系列モデルについて見ていきます。

 

 

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プログラミングの独学はとても難しい


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上でプログラミングはもはや出来て当たり前、出来なれば論外というエクセルレベルの必須スキルになりつつあります。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。



それで僕は一度はプログラミングの学習を諦めてしまいましたが、就活で現実を知る中で「プログラミングを勉強して、いずれフリーランスとして自由な生き方がしたい」「エンジニアとして若いうちから高収入を得たい」という気持ちから一念発起して「侍エンジニアのwebサービスコース」に申し込み、プロのエンジニアの方に対面でマンツーマンでPythonによるWebサービス作り方とWeb技術の基本を教えてもらい、ようやくプログラミングが理解でき、今ではエンジニアとしてそこそこの暮らしができるようになりました。





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