『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題をRで解く－第1章時系列分析の基礎概念－

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<a href="https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%8C%E6%B8%88%E3%83%BB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E8%A8%88%E9%87%8F%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90-%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%83%BC-%E6%B2%96%E6%9C%AC-%E7%AB%9C%E7%BE%A9/dp/4254127928/ref=as_li_ss_il?ie=UTF8&qid=1478165293&sr=8-1&keywords=%E7%B5%8C%E6%B8%88%E3%83%BB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E8%A8%88%E9%87%8F%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90&linkCode=li2&tag=aokikenichi-22&linkId=53c071200e6bc21d9723dd3a5f926476" target="_blank"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=4254127928&Format=_SL160_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=aokikenichi-22" ></a><img src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=aokikenichi-22&l=li2&o=9&a=4254127928" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" />
の章末問題で「コンピュータを用いて」とあるものをRで解いています。
* [サポートサイト（データダウンロード）](http://www.geocities.jp/tatsuyoshi_okimoto/books/tsa.html)

数式の問題は[『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』章末問題を解く－第1章時系列分析の基礎概念－](https://qiita.com/aokikenichi/items/2c833ecd4ef2e3c77443)

#1.3
```r
wn<-function(m, s) {
  df<-rnorm(100, mean = m, sd = sqrt(s))
  plot(df, type = 'l', main = sprintf('μ=%d, σ=%d', m, s))
  abline(h = as.integer(min(df)):as.integer(max(df)), col = 'gray', lty = 2)
}

set.seed(1)
par(mfrow = c(3, 2))
par(mar = c(2, 2, 2, 0.5))
wn(0, 1)
wn(2, 1)
wn(-2, 1)
wn(0, 2)
wn(0, 3)
wn(2, 2)
```
![1_1.3.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/116049/dcff4439-0b7c-982e-e31f-7706bfdd7240.png)

#1.5
```r
data<-read.table("economicdata.txt", header=T)
data.ts<-ts(data[,2:7],start=c(1975,1),frequency=12)
```

* (1)

```r
par(mfrow=c(3,2))
par(mar = c(2, 3, 2, 0.5))
ts.plot(data.ts[,1], xlab="", ylab="", ylim=c(0,3500), main="TOPIX")
ts.plot(data.ts[,2], xlab="", ylab="", ylim=c(0,120), main="実効為替レート")
ts.plot(data.ts[,3], xlab="", ylab="", ylim=c(0,120), main="鉱工業生産指数")
ts.plot(data.ts[,4], xlab="", ylab="", ylim=c(0,120), main="CPI")
ts.plot(data.ts[,5], xlab="", ylab="", ylim=c(0,6), main="失業率")
ts.plot(data.ts[,6], xlab="", ylab="", ylim=c(0,14), main="コールレート")
```
![1_1.5.1.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/116049/7abaf536-be01-ab0e-b77f-d22b207ead8c.png)

##(2)(3)
```r
par(mfrow=c(3,1))
topix.d<-diff(log(data$topix))
topix.d.ts<-ts(topix.d*100,start=c(1975,1),frequency=12)
ts.plot(topix.d.ts, ylim=c(-20,15), main="TOPIX")
abline(h=seq(-20,15,5), col="gray", lty=2)
exrate.d<-diff(log(data$exrate))
exrate.d.ts<-ts(exrate.d*100,start=c(1975,1),frequency=12)
ts.plot(exrate.d.ts, ylim=c(-8,12), main="実効為替レート")
abline(h=seq(-8,12,2), col="gray", lty=2)
indprod.d<-diff(log(data$indprod))
indprod.d.ts<-ts(indprod.d*100,start=c(1975,1),frequency=12)
ts.plot(indprod.d.ts, ylim=c(-5,5), main="鉱工業生産指数")
abline(h=-5:5, col="gray", lty=2)
```
![1_1.5.2_3.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/116049/c1e84a69-263c-aee6-99a6-cff17a4c885f.png)

#(4)
```r
par(mfrow=c(1,1))
par(mar = c(3, 3, 3, 3))
acf(diff(log(data$indprod)), xlim=c(1,20), ylim=c(-0.5,0.5))
lag=seq(1,10)
box.t<-apply(as.matrix(lag),1,function(x) {tmp=Box.test(diff(log(data$indprod)),type="Ljung", lag=x); return(c(tmp$statistic, tmp$p.value))})
out<-data.frame(matrix(box.t[1,], nrow=1))
out<-rbind(out, box.t[2,])
colnames(out)<-lag
rownames(out)<-c('Q(m)', 'P')
out
```
![1_1.5.4.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/116049/cfdd49fd-4edf-d089-44ed-6713386f93a6.png)

```r
                1            2            3            4            5
Q(m) 3.420025e+01 3.976335e+01 5.039731e+01 5.180377e+01 5.190793e+01
P    4.972263e-09 2.320056e-09 6.574763e-11 1.516132e-10 5.634492e-10
                6            7            8            9           10
Q(m) 5.445974e+01 5.446017e+01 5.745610e+01 5.793698e+01 5.884316e+01
P    5.958688e-10 1.907042e-09 1.466964e-09 3.342017e-09 5.995413e-09
```

#(5)
```r
cf(diff(log(data$topix)), xlim=c(1,20), ylim=c(-0.5,0.5))
box.t<-apply(as.matrix(lag),1,function(x) {tmp=Box.test(diff(log(data$topix)),type="Ljung", lag=x); return(c(tmp$statistic, tmp$p.value))})
out<-data.frame(matrix(box.t[1,], nrow=1))
out<-rbind(out, box.t[2,])
colnames(out)<-lag
rownames(out)<-c('Q(m)', 'P')
out
```
![1_1.5.5.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/116049/2cd75a0b-cf6c-d813-31a4-2a1ee1f9d373.png)

```r
                1            2            3            4            5
Q(m) 3.467592e+01 3.638552e+01 3.684399e+01 3.855135e+01 3.891405e+01
P    3.894192e-09 1.255984e-08 4.964713e-08 8.622952e-08 2.471338e-07
                6            7            8            9           10
Q(m) 3.987178e+01 3.996513e+01 4.019884e+01 4.442465e+01 4.596921e+01
P    4.827198e-07 1.278282e-06 2.941722e-06 1.178549e-06 1.452777e-06
```

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