今回は、日経平均とドル円と売買代金のデータを分析してみようと思います。
日経新聞電子版からデータをCSVファイルで取得しました。
こういうデータです。Nikkeiが日経平均、Yenがドル円、Daikinが一日当りの売買代金平均(10億円)です。2014年12月から2019年11月までのデータがあります。
これをR言語で分析したいと思います。
read.csv関数でCSVファイルを読み込み、head関数ではじめの6行を表示したのが上の画像です。
今回はこのままのデータではなくて、前月比を分析したいと思います。
前月比を作らないといけないので、このデータフレームにそれぞれの前月の値を追加します。
一番初めの2014年12月は当然、前月のデータが無いのでNAになります。ので、c(NA ~~~)とします。そして、最後のデータだけ削除したします。しdf$Nikkei[-length(df$Nikkei)]をくわえると、上の画像のようになります。
そして前月比を計算しましょう。
summary関数で各変化率のサマリを出力してみましょう。
売買代金が一番変動が大きいようです。それぞれの変動係数を計算してみます。
sd関数で標準偏差を計算して、mean関数で平均値を計算し、標準偏差 / 平均値で変動係数を算出しています。やはり、売買代金の変動係数が一番大きいですね。ドル円が一番変動が小さいです。
今回は以上です。
