R语言时间序列函数大全

R语言时间序列函数大全

【包】 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验

【基本函数】 数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数 简单统计量 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

【数据处理】 #具体说明见文档1 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x)

#排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序

#预设的时间有重复的时间点时 zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部；

#行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind() merge() 列合并

#取子集 xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别

#缺失值处理 na.omit(x) x[is.na(x)] = 0 x[is.na(x)] = mean(x,na.rm=TRUE) x[is.na(x)] = median(x,na.rm=TRUE) na.approx(x) #对缺失值进行线性插值 na.spline(x) #对缺失值进行样条插值 na.locf(x) #末次观测值结转法 na.trim(x, sides=”left” ) #去掉最后一个缺失值 #对timeSreies数据 na.omit(x, “ir” ) #去掉首末位置的缺失值 na.omit(x, “iz” ) #用替换首末位置的缺失值 na.omit(x, “ie” ) #对首末位置的缺失值进行插值 na.omit(x, method=“ie”, interp= c(“before”,”linear”,”after”) ) #可以选择插值方法，before末次观测值法，after下次观测结转法

as.contiguous(x) #返回x中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段，则返回第一个。

#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y表示年，%H表示时，%M表示分钟，%A表示星期，%j表示天的序号 #timeSeries也可以按照ts的格式显示 print(x, style=”ts”) print(x, style=”ts”, by=”quarter”)

【图形展示】 plot.zoo(x) plot.xts(x) plot.zoo(x, plot.type=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示 plot(x, plot.type=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示，仅对xts不行

【基本统计运算】 1、自相关系数、偏自相关系数等 例题2.1 d=scan("sha.csv") sha=ts(d,start=1964,freq=1) plot.ts(sha) #绘制时序图 acf(sha,22) #绘制自相关图，滞后期数22 pacf(sha,22) #绘制偏自相关图，滞后期数22 corr=acf(sha,22) #保存相关系数 cov=acf(sha,22,type = "covariance") #保存协方差

2、同时绘制两组数据的时序图 d=read.csv("double.csv",header=F) double=ts(d,start=1964,freq=1) plot(double, plot.type = "multiple") #两组数据两个图 plot(double, plot.type = "single") #两组数据一个图 plot(double, plot.type = "single",col=c("red","green"),lty=c(1,2)) #设置每组数据图的颜色、曲线类型)

3、纯随机性检验 例题2.3续 d=scan("temp.csv") temp=ts(d,freq=1,start=c(1949)) Box.test(temp, type="Ljung-Box",lag=6)

4、差分运算和滞后运算 diff lag

5、模拟ARIMA模型的结果 arima.sim(n = 100, list(ar = 0.8)) plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = 0.8))) #会随机产生一个包含100个随机数的时序图 plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = -1.1))) #非平稳，无法得到时序图。 plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = c(1,-0.5)))) plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = c(1,0.5)))) arima.sim(n = 1000, list(ar = 0.5, ma = -0.8)) acf(arima.sim(n = 1000, list(ar = 0.5, ma = -0.8)),20) pacf(arima.sim(n = 1000, list(ar = 0.5, ma = -0.8)),20)

【单位根检验】 #方法1 b=ts(read.csv("6_1.csv",header=T)) x=b[,1] y=b[,1] summary(ur.df(x,type="trend",selectlags="AIC")) #方法2：单位根检验更好的函数，加了画图的功能 library(fUnitRoots) urdfTest(x) #方法3：ADF检验的一个自编函数 library(urca) #... ur.df.01=function(x,lags=8)

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