時系列分析におけるAICを使った次数選択

Question

Rを使った時系列データを分析するにあたり、
次数p,qの「ARMA（自己回帰移動平均）」モデル選択をしたいと考えております。

AICに基づく次数選択をするにあたり、p,qにはそれぞれ「0,1,2,3」の組み合わせを設定し推定を行いたいと考えています。

なお、時系列データには「株価」を想定し、例えば以下のような10個（10日分）の株価変動データを利用すると仮定します。
data <- c(5780, 5710, 5710, 5810, 5660, 5630, 5530, 5310, 5470, 5440)

以下のコードを実行しました。

# 株価のデータを入力
data <- c(5780, 5710, 5710, 5810, 5660, 5630, 5530, 5310, 5470, 5440)

# トレンド成分を除くため、対数差分データに変換
data.d <- diff(log(data))

# p,q=0-3でマトリックス表にしてAICを計算
aicpq <- function() {
    aics <- matrix(numeric(4*4), ncol=4)
    for (i in 0:3) {
        for (k in 0:3) {
            tmp <- arima(data.d, order=c(i,0,k))
            aics[i+1, k+1] <- tmp$aic
        }
    }
    return(aics)
}
aics <- aicpq(data.d)
aics

その結果、下から2行目のコードの箇所で以下のエラーが発生してしまいます。

aicpq(data.d) でエラー: 使われていない引数 (data.d)

どこかコードが間違っているかご教示いただくことは可能でしょうか。

Answer 1

aicpq <- function(data.d) {

こんな感じで宣言しておかないと、引数として利用できません。

Comments

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KojiDoiさん
早速有難うございます！
初歩的なところでした、、無事解決いたしました！