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14장 시계열 분석

14.16

󺤟󽴔󻞫󺆓󻫃󽴔󻕻󻱃󻰧󽴔󻞫󼃷󻖐󺇏󽴔󼄍󻨓󺖃󺋿

󻀇󻳫

두 시계열 사이에 시차가 있는 상관관계가 있는지 궁금하다.

󼩃󺅿󼄔

forecast

패키지의

Ccf

함수를 사용해서 시차가 있는 상관관계를 드러내 보여 줄 교

차상관 함수를 그린다.

library(forecast)

Ccf(

ts1

,

ts2

)

󺙋󻰧

교차상관 함수는 두 시계열 사이의 시차상관을 발견할 수 있도록 도와준다. ‘시차상

관(

lagged

correlation

)’은 한 시계열에 있는 오늘의 값이 다른 시계열의 과거 또는

미래의 값과 상관관계가 있을 때 발생한다.

원자재 가격과 채권 가격 사이의 관계를 생각해 보자. 일부 애널리스트들은 원자

재 가격 변화가 인플레이션의 지표이며, 채권 가격은 인플레이션에 영향을 받기 때

문에 이들 사이에 관계가 있다고 믿는다. 우리가 이들 사이의 상관관계를 밝혀낼 수

있을까?

그림

14

-

9

에 일일 채권 가격의 변화량과 원자재 가격 인덱스로부터 생성된 교차상

관 함수가 있다.

1

library(forecast)

load(file = "./data/bnd

_

cmty.Rdata")

b <- coredata(bonds)[, 1]

c <- coredata(cmdtys)[, 1]

Ccf(b, c, main = "Bonds vs. Commodities")

1

더 자세히는,

bonds