Семинар 1. Загрузка рядов, графики ACF/PACF

Установка пакетов с неофициальных репозиториев:

library("devtools")
install.packages("rusquant", repos="http://R-Forge.R-project.org", type="source")
install_github("bdemeshev/sophisthse")

Приступаем к работе

library("xts")
library("ggplot2")
library("forecast")

library("Quandl")
library("quantmod")
library("rusquant")
library("sophisthse")

Загружаем данные по ценам акций гугла:

getSymbols(Symbols="GOOG", from="2012-01-01", to="2015-02-25",  src = "google")

## [1] "GOOG"

Посмотрим, загрузилось ли?

head(GOOG)

##            GOOG.Open GOOG.High GOOG.Low GOOG.Close GOOG.Volume
## 2012-01-03    326.14    333.74   325.86     332.37          NA
## 2012-01-04    332.18    334.79   329.98     333.81          NA
## 2012-01-05    330.73    331.65   327.79     329.18          NA
## 2012-01-06    329.25    329.67   324.57     324.68          NA
## 2012-01-09    322.93    323.18   310.30     310.92          NA
## 2012-01-10    314.56    316.58   308.15     311.26          NA

Несколько графиков:

plot(GOOG$GOOG.Close)

График со свечками:

chartSeries(GOOG)

График ряда, автокорреляционной функции и частной автокорреляционной функции:

tsdisplay(GOOG$GOOG.Close)

По графику самого ряда кое-что можно отличить, но не всё!

Белый шум, \(y_t=\varepsilon_t\):

y <- arima.sim(n=100, model = list())
tsdisplay(y)

Процесс MA(1), \(y_t=2\varepsilon_{t-1}+\varepsilon_t\):

y <- arima.sim(n=100, model = list(ma=2))
tsdisplay(y)

Процесс MA(2), \(y_t=2\varepsilon_{t-1}+3\varepsilon_{t-2}+\varepsilon_t\):

y <- arima.sim(n=100, model = list(ma=c(2,3) ) )
tsdisplay(y)

Процесс AR(1), \(y_t=0.9y_{t-1}+\varepsilon_t\):

y <- arima.sim(n=100, model = list(ar=0.9 ) )
tsdisplay(y)

Процесс AR(1), \(y_t=-0.95y_{t-1}+\varepsilon_t\):

y <- arima.sim(n=100, model = list(ar=-0.95 ) )
tsdisplay(y)

На какой из симулированных рядов больше всего был похож ряд цен акций Гугла?