の続きです。
今回は株価と各景気ウォッチャーの変数の相関関係を調べてみたいと思います。
余談ですが、堺屋太一さんがお亡くなりになりました。この堺屋太一さんが経済企画庁長官のときに景気ウォッチャー調査を発案したそうです。ご冥福を祈ります。
前回、R言語のfor関数で一括して現状と先行きの相関係数を計算しました。今回もfor関数を使って一括して株価との相関係数を計算したいと思います。
まずは、当月の変数と当月の株価の相関係数です。
株価は47列目のデータですから、3列目から46列目までの相関を計算します。前回と同じように for関数を使います。
このような結果になりました。一応、３つぐらい実際のcor関数を使ってあってるかどうか確認しておきましょう。
まずは、最初の合計現状との相関係数です。for関数で一括計算した結果では、0.4014649でした。
こちらも 0.4014649で一致しました。
次は、最後の雇用関連先行きを見てみましょう。for関数での結果は 0.3697790 です。
これも 0.369779 で一致しました。
もう一つ、コンビニ先行きを見てみましょうか。for関数での計算では、0.3317388です。
これも一致しました。
ということで、for関数で株価との相関がうまく計算できたようです。sort関数で並び替えてみましょう。
こうなりました。株価と一番相関関係が強いのは、飲食関連現状です。二番目はサービス関連先行きで。一番相関関係が弱いのは乗用車自動車備品販売店現状でした。
今度は、前月の景気ウォッチャーの値と当月の株価の相関を調べましょう。
まず、前月用の景気ウォッチャーのデータフレームを作成しましょう。最後の行を削除すればいいですね。
c(-219)で最後の219行目を削除し、c(-1, -2, -47)で年、月、株価を削除しました。
これに対応する株価は、最初の1行目がいらないデータですね。
これで、df1という景気ウォッチャー指数の各変数の格納されているデータフレームとkabuka1という株価のベクトルができました。この2つでfor関数を使って相関係数を計算しましょう。
はい、このようになりました。sort関数で並び替えてみましょう。
一番相関関係が強いのは、サービス関連関連先行きですね、0.4776675 です。。その次はその他小売店先行きです。一番相関関係が弱いのは、乗用車自動車備品販売店現状です。
もう1か月づらして、前々月の景気ウォッチャー指数と当月の株価の相関を見てみましょう。景気ウォッチャーは最後の2行は削除、株価のほうは、はじめの2行を削除します。
またまたfor関数で一気に相関係数を計算します。
結果はこうなりました。サービス関連関連先行きが一番相関関係が強いですね。0.5051150です。一番相関関係が弱いのは、乗用車自動車備品販売店現状です。
ここまで、当月の景気ウォッチャーと当月の株価、前月の景気ウォッチャーと当月の株価、前々月の景気ウォッチャーと当月の株価の相関係数を計算しました。それぞれの平均の相関係数をmean関数で確認しましょう。
こうなりました。つまり、前々月の景気ウォッチャー指数の値が一番当月の株価と相関が強いということですね。さらにもう一月前も調べましょう。
景気ウォッチャーのデータフレームは、最後の3行を削除して、株価のベクトルははじめの3行を削除します。こうしてfor関数で同じようにします。
相関の平均値は、0.4477235 とさらに強くなりました。一番相関係数の高いには、レジャー施設関連先行きになりました。一番相関の弱いのは乗用車自動車備品販売店現状です。
4か月先もやってみましょう。
計算用のデータフレームとベクトルを作りました。
結果はこうなりました。4か月前の景気ウォッチャーと株価の相関の平均は、0.4514589です。一番相関関係の強いのはレジャー施設関連先行きで、一番相関関係の悪いのは乗用車自動車備品販売店現状です。
最後にそれぞれの相関係数をまとめて一つのデータフレームにしてしまいましょう。
data.frame関数を使います。
summary関数で平均値等を表示しましょう。
今回は以上です。
次回は
です。
