Calcular la correlación (y la importancia de dicha correlación) entre un par de series de tiempo

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Tengo dos series temporales S y T. tienen la misma frecuencia y la misma longitud.

Me gustaría calcular (usando R), la correlación entre este par (es decir, S y T), y también poder calcular la importancia de la correlación), para poder determinar si la correlación se debe al azar o no.

Me gustaría hacer esto en R, y estoy buscando punteros / marco esquelético para comenzar.

r time-series correlation

— morfeo
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¿Las series temporales son ambas estacionarias? www.econ.ohio-state.edu/dejong/note1.pdf

— user603

@kwak: No, las series NO son estacionarias.

— morfeo

Aquí: stats.stackexchange.com/questions/1881/… Estaba proponiendo un enfoque de Monte Carlo para determinar los límites de confianza. La idea era hacer esto para procesos de dos puntos, pero supongo que podría adaptarse fácilmente a su situación.

— nico

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Puede usar la función ccf para obtener la correlación cruzada, pero esto solo le dará un gráfico. Si las correlaciones cruzadas estimadas caen fuera de la línea roja del guión, puede concluir que existe una correlación cruzada estadísticamente significativa. Pero no conozco un paquete con una prueba formalmente encapsulada. Ejemplo de ccf doc:

require(graphics)

## Example from Venables & Ripley (Provided in  CCF help file)
ccf(mdeaths, fdeaths, ylab = "cross-correlation")

Tenga en cuenta que la cuestión de la prueba de significación también se discute aquí .

— M. Tibbits
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Otros carteles han señalado que la estacionariedad es importante aquí. Si ambas series tienen una tendencia ascendente lineal (un tipo de no estacionariedad), estarán correlacionadas, pero toda la correlación puede deberse a la tendencia común, que puede o no ser lo que nos interesa.

— Stephan Kolassa

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¿Cómo define la correlación para series de tiempo no estacionarias? ¿Planea tomar la correlación de la diferencia o estas series de tiempo? Si no, le sugiero que busque la cointegración en lugar de la correlación (cf Granger, etc.)

— RockScience
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