在 R 中使用 CCF() 运行和导出大量时间序列的互相关答案

【问题标题】：Running and Exporting Numerous Cross-Correlations of Time Series Using CCF() in R在 R 中使用 CCF() 运行和导出大量时间序列的互相关
【发布时间】：2019-12-02 19:16:51
【问题描述】：

我正在寻找一种方法来运行存储在 R 中的一个 ts 对象中的众多时间序列之间的互相关，然后将其正确导出到 csv/xlsx 文件。

现在我有一个 TS 对象，其中包含约 80 个变量（每个变量代表不同的宏观经济指标）和 98 行（每行代表从 2010 年到 2019 年的 1 个月）。这些变量将使用 ccf() 与 TS（最右边的列）中的最后一个变量进行比较，然后如果可行，则将其写入 csv/xlsx 或我可以在 excel 中操作的任何其他文件。

理想情况下，它会像这样运行：

ccf1 = ccf(as.numeric(mvarsTS$`GDP`), as.numeric(mvarsTS$`securitiesbalance`), lag = 4)

除了它会遍历每个变量而不仅仅是 GDP。

有谁知道我可以做到这一点的方法吗？

编辑：

这是我目前所拥有的：

for(i in names(mvarsTS)) {
ccf1 = ccf(as.numeric(mvarsTS[[i]]), as.numeric(mvarsTS$`SecuritiesBalance`), lag = 4)
acd <- data.frame(cbind(lag=ccf1$lag,acf=ccf1$acf)) 
}

除非我运行它，否则下标会越界。

如果有办法正确运行此循环，然后将结果附加到数据框中，它将解决我的问题

【问题讨论】：

很难理解您的问题。您面临的具体问题是什么？请您重新整理一下您的问题吗？

标签： r time-series correlation cross-correlation

【解决方案1】：

这将给出choose(ncol(mtcars), 2) 组件的列表：

out <- combn(mtcars, 2, function(x) ccf(x[, 1], x[, 2], plot = FALSE)$acf, 
  simplify = FALSE)
names(out) <- combn(names(mtcars), 2, toString)

【讨论】：