時系列データ分析

モデル選択の実際 †

　Kleiber&Zeileis[2008]には、一気に24通りのSARIMAを実行して結果を出すスクリプトが例として載っています(pp.161-162)。このスクリプトはGPL(ver.2)のもとで配布されているAERパッケージに含まれていますから、スクリプトを取り上げて独自の説明をするだけなら著作権侵害にもならないし、本の売れ行きを妨げることにもならないでしょう。この本は計量経済学全体に関するRによって統一された初めての教科書ですし、売れて欲しいと思います。これが売れなければ日本語の教科書なんか出ませんからね。

　AERのインストールが終わったとしましょう(2008年以降、並河が授業で配布したR-2.8.0にはインストールしてあります)。スクリプトは

(インストールした場所)\R-2.8.0\library\AER\demo\Ch-TimeSeries.R

　にあります。

###################################################
### chunk number 25: arima-setup
###################################################
　
nd_pars <- expand.grid(ar = 0:2, diff = 1, ma = 0:2,
  sar = 0:1, sdiff = 1, sma = 0:1)
nd_aic <- rep(0, nrow(nd_pars))
for(i in seq(along = nd_aic)) nd_aic[i] <- AIC(arima(nd,
  unlist(nd_pars[i, 1:3]), unlist(nd_pars[i, 4:6])),
  k = log(length(nd)))
nd_pars[which.min(nd_aic),]
トップ   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS