の続きです。というよりは修正です。
前回は、ドル円については、日経平均とラグが無いとして分析しましたが、よく考えたら9月1日時点では、9月末のドル円の値はわかってなくて、8月末の値しかわからないのだから、1か月ずらさないといけないと気が付きましたそこで、そのように修正をして、もう一度、R言語で重回帰分析をします。
はい、あとは同じ手順ですね。lm関数でモデルを作り、update関数でモデルを更新していきます。
そして結果がこちらです。Adjusted R-squareは0.7409ですので、日経平均の値の74%がモデルで説明可能です。
このモデルの残差プロットをplot関数で描きます。
現実の日経平均とmodel4の回帰モデルで予測した値をグラフにしてみます。
予測値のほうがボラティリティが高い感じですね。
今回は以上です。
