Calcul de la corrélation (et de l'importance de ladite corrélation) entre une paire de séries chronologiques

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J'ai deux séries temporelles S et T. elles ont la même fréquence et la même longueur.

Je voudrais calculer (en utilisant R), la corrélation entre cette paire (c'est-à-dire S et T), et être également capable de calculer la signification de la corrélation), afin que je puisse déterminer si la corrélation est due au hasard ou non.

Je voudrais le faire en R, et je cherche des pointeurs / framework squelettique pour me lancer.

r time-series correlation morpheous
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Les séries chronologiques sont-elles toutes les deux stationnaires? www.econ.ohio-state.edu/dejong/note1.pdf
user603
@kwak: Non, les séries ne sont PAS toutes les deux stationnaires.
morpheous
Ici: stats.stackexchange.com/questions/1881/… Je proposais une approche Monte Carlo pour déterminer les limites de confiance. L'idée était de le faire pour deux processus ponctuels, mais je suppose que cela pourrait être facilement adapté à votre situation.
nico

Réponses:

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Vous pouvez utiliser la fonction ccf pour obtenir la corrélation croisée, mais cela ne vous donnera qu'un tracé. Si les corrélations croisées estimées se situent en dehors de la ligne rouge en pointillés, vous pouvez conclure qu'il existe une corrélation croisée statistiquement significative. Mais je ne connais pas de package avec un test formellement encapsulé. Exemple de doc ccf:

require(graphics)

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

Notez que le test de la question de l'importance est également discuté ici .

M. Tibbits
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D'autres affiches ont noté que la stationnarité est importante ici. Si les deux séries ont une tendance à la hausse linéaire (une sorte de non-stationnarité), elles seront corrélées - mais toute la corrélation peut être due à la tendance commune, qui peut ou non être ce qui nous intéresse.
Stephan Kolassa
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Comment définissez-vous la corrélation pour les séries chronologiques non stationnaires? Envisagez-vous de prendre la corrélation du diff ou de ces séries chronologiques? Sinon, je vous suggère de rechercher la cointégration plutôt que la corrélation (cf Granger etc ...)

RockScience
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