Zeitreihen in R.

Zeitreihenanalyse mit R.

In diesem Projekt haben wir eine Zeitreihenanalyse verschiedener Aktienkurse durchgeführt und ein R Markdown Dokument zur Dokumentation und Visualisierung der Ergebnisse erstellt.

Herausforderung.

Die statistische Analyse von Zeitreihen ist eine besondere methodische Herausforderung. Dies ist darin begründet, dass wichtige parametrische Annahmen wie die Unabhängigkeit der Residuen des Modells oder Homoskedastizität bei Zeitreihendaten häufig verletzt sind und somit die einfache OLS Regression nicht zur Bestimmung von Signifikanzen verwendet werden kann. In diesem Projekt haben wir den Prozess der univariaten Zeitreihenanalyse in R programmiert und einen R Markdown Report erstellt, der die Ergebnisse der Analyse dokumentiert und visualisiert.

Ansatz.

Nach dem Import der Daten in R wurden die Zeitreihen visualisiert, um etwaige Datenfehler o.ä. schnell erkennen zu können. Danach wurden einfache visuelle Tests auf Autokorrelation der Zeitreihe (ACF / PACF Plot) sowie verschiedene statistische Tests zur Bestimmung der Stationarität der Zeitreihen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten eine starke autokorrelative Struktur der Daten, die durch eine First-Order-Differenzierung nahezu eliminiert wurde. Nachdem die Daten stationär gemacht wurden, wurde abschließend ein einfaches autoregressives Modell erstellt, das die Veränderungen am kommenden Tag durch die Veränderung des Vortages modelliert.

Ergebnis.

Der gesamte R Code wurde mittels R Markdown formatiert und mit ausführlichen Kommentaren versehen. Das Markdown Dokument wurde im Rahmen eines persönlichen Workshops diskutiert und direkt im Workshop um weitere Auswertungen erweitert. Abschließend hat der Kunde die Methodik zur Analyse der Zeitreihen auf neue Zeitreihendaten angewandt.

Projekt Info.

Studiengang: BWL
Thema: Zeitreihenanalyse
Tools: R
Dauer: 2 Tage
Projektlaufzeit: 1 Woche

STATWORX Kontakt.

Dein Ansprechpartner:
Nick Bornschein
Teamleiter Statistik

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