前回の記事では計量時系列分析とは何ぞや？みたいなところをやりましたので、今回はいろはのイともいえるARIMAまわりから始めていこうと思います。 ということで改めて、使用テキストはいつものこちらです。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {forecast}をインストールして展開して下さい。Rそのものの初心者向け説明はここでは全面的に割愛するので、適宜何かしらの初心者向け説明をご参照あれ。 今回のモデルで目指すもの 前回の記事では、要は「自己相関が大事よー」という話を何度もしました。ということは、時系列モデリング
一番売れてる株の雑誌ZAiが作った「株」入門 改訂版 作者: ダイヤモンド・ザイ編集部出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2009/03/27メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 71回この商品を含むブログ (13件) を見る 株価予測 欧州の経済不安により円高/日本株安が深刻になっています。トレーダーとしてはこのBigWaveを見過ごす訳にはいかないですが、「もうはまだなり、まだはもうなり」という言葉があるように投資のタイミングは非常に難しいものです。ここでは投資理論を語るのではなく、機械学習で株価を予測する事を試してみます。今回採用する予測Modelは自己回帰Model(AR)です。ARは時系列データ解析によく用いられます。AR処理はR言語のar関数を用います。 AR(AutoRegressive)Model ARModel - 自己回帰モデル ARModelは時系列解析
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