ドル-円（日次） - waseda2bun_r @ ウィキ

米ドル/日本円の為替データ

• データ出所（ヤフー)
• 使用ソフトR　

分析1（途中）

概要

• データの期間：2008年11月26日から2009年11月26日まで
• 用いたデータ・日時データの終値
  • ＝一番下にある"usdjpy1126-20082009.csv"というファイル

1.　Rによる時系列モデルの推測・作成・検定

（１）ACF/PACFの確認

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#読み込みからACF

/PACFの確認
DY1126 <- read.table("usdjpy1126-20082009.csv",sep=",")#ファイルの読み込み

#念のためデータの確認

DY1126
summary(DY1126)
as.ts(DY1126)#結果（Start = 1 End = 244 Frequency = 1）

#グラフの作成

ts.plot(DY1126,xlab='26/11/2008-6/11/2009',ylab='USD/JPY',main="daily USD/JPY,2008-2009")
par(mfrow=c(1,2))
acf(DY1126 ,main="米ドル/日本円")
pacf(DY1126 ,main="米ドル/日本円")

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• 出てきた画像（大きさ未調整）
  • 時系列データ

• • ACF,PACFデータ（コレログラム）

（２）モデルの推計

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#ARモデルの検証 #引き続きRのコード

。

#コレログラムの形状よりAR

モデルに近いと予測される。

#よって以下の操作を行う

。
(DY1126.ar <-ar(DY1126)) #ユールウォーカー法によるモデル推定
summary(DY1126.ar)

---

• (DY1126.ar <-ar(DY1126))の結果（係数・残差の分散）

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Call:
ar(x = DY1126)

Coefficients:

    1  

0.9593

Order selected 1 sigma^2 estimated as 0.9219

---

• summary(DY1126.ar)の結果

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           Length Class  Mode     

order 1 -none- numeric
ar 1 -none- numeric
var.pred 1 -none- numeric
x.mean 1 -none- numeric
aic 24 -none- numeric
n.used 1 -none- numeric
order.max 1 -none- numeric
partialacf 23 -none- numeric
resid 244 -none- numeric
method 1 -none- character
series 1 -none- character
frequency 1 -none- numeric
call 2 -none- call
asy.var.coef 1 -none- numeric

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（３）モデルの診断

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#以上の結果よりAR

モデルに近いと推測される。

#また係数の結果より下記の式

（１）を導出する。
#　y(t)=　 0.9593084*y(t-1）+　e(t)
#　※（t）は変数の時期を示す。

#以下の残差の検定を行う

。
Box.test(DY1126.ar$res, type="Ljung")#H0：（帰無仮説）データは無作為である。
#（対立仮説）テータは無作為でない
Box.test(DY1126.ar$res, type="Pierce")

#あるいはBox

.test(DY1126, lag = 1, type = c("Box-Pierce", "Ljung-Box")

---

• Box.test(DY1126.ar$res, type="Ljung")の結果

---

       Box-Ljung test

data: DY1126.ar$res
X-squared = 0.0769, df = 1, p-value = 0.7815

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• Box-Pierce testの結果

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       Box-Pierce test

data: DY1126
X-squared = 224.5465, df = 1, p-value < 2.2e-16

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2.　Rによる単位根

• 参考サイト
  • http://mjin.doshisha.ac.jp/R/0605_34.pdf

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#単位根検定

library(tseries)
ts1126　<-　ts(DY1126)
PP.test(ts1126, lshort = TRUE)#Phillips-Perron検定
adf.test(ts1126)
adf.test(diff(ts1126))$p.value　#１階の差分をとった場合

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• Unit Root Testの結果

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Phillips-Perron Unit Root Test

data: ts1126
Dickey-Fuller = -2.3446, Truncation lag parameter = 4, p-value = 0.4309

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• ADFの結果

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       Augmented Dickey-Fuller Test

data: ts1126
Dickey-Fuller = -1.9255, Lag order = 6, p-value = 0.6072
alternative hypothesis: stationary

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• ADFの結果（ラグあり）

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[1] 0.01

警告メッセージ： 

In adf.test(diff(ts1126)) : p-value smaller than printed p-value

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3.

• arimaモデル
• 係数を求めるプログラム　参考：ttp://mjin.doshisha.ac.jp/R/34/34.html
  • （3,1,1）までで確認

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#数字を大きくすると収束しないケースもあり

…。

#スペースが入ると文字化けするので左寄せで表記

。
data<-DY1126; T<-0
for(p in 1:3)
for(d in 0:1)
for(q in 0:1){
fit<-arima(data,order=c(p,d,q))
T<-T+1
if(T==1){
minaic<-fit$aic
orderP<-p; orderD<-d;orderQ<-q;
}else{
if (fit$aic<-minaic){
orderP<-p; orderD<-d;orderQ<-q;
}
}
}

#計算後

…、
cat("結果：　p=",orderP,"d=",orderD,"q=",orderQ,"AIC=",minaic,"\n");

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• • 結果

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結果：　p= 3 d= 1 q= 1 AIC= 612.5965

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• • （4,1,1）までで確認

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#スペースが入ると文字化けするので左寄せで表記

。
data<-DY1126; T<-0
for(p in 0:4)
for(d in 0:1)
for(q in 0:1){
fit<-arima(data,order=c(p,d,q))
T<-T+1
if(T==1){
minaic<-fit$aic
orderP<-p; orderD<-d;orderQ<-q;
}else{
if (fit$aic<-minaic){
minaic<- fit$aic;
orderP<-p; orderD<-d;orderQ<-q;
}
}
}

#計算後

…、
cat("結果：　p=",orderP,"d=",orderD,"q=",orderQ,"AIC=",minaic,"\n");

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• • （4,1,1）の結果

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結果：　p= 4 d= 1 q= 1 AIC= 1291.704

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• • ちなみに（5,1,1）だと…。

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結果：　p= 5 d= 1 q= 1 AIC= 1291.704

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分析2（途中）

• 2008年6月23日から2009年11月26日まで
• 終値
• 使用コード

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#以下Rのコード

DY <- read.table("USDJPNowarine.csv",sep=",")#ファイルの読み込み
ts.plot(DY)

#まずは自己相関

• 偏自己相関を調べる。

par(mfrow=c(1,2))
acf(DY,main="米ドル/日本円")
pacf(DY,main="米ドル/日本円")

#下に出てきたファイル画像 #大きさ未調整

。ブラウザによってはでかすぎｗ

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#引き続きRのコード

。

#コレログラムの形状よりAR

モデルに近いと予測される。
#-こちらも参照
(DY.ar <-ar(DY)) #「ユールウォーカー法によるモデル推定」
summary(DY.ar) #「項目リスト」

#arモデルに関しては

#こちらも参照

#以下結果

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「ユールウォーカー法によるモデル推定」

Call:
ar(x = DY)

Coefficients:

    1       2  

0.8992 0.0814

Order selected 2 sigma^2 estimated as 1.636

---

「項目リスト」

            Length Class  Mode     

order 1 -none- numeric
ar 2 -none- numeric
var.pred 1 -none- numeric
x.mean 1 -none- numeric
aic 26 -none- numeric
n.used 1 -none- numeric
order.max 1 -none- numeric
partialacf 25 -none- numeric
resid 350 -none- numeric
method 1 -none- character
series 1 -none- character
frequency 1 -none- numeric
call 2 -none- call
asy.var.coef 4 -none- numeric

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#以下続く

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