ここでは、「SeriesP.jmp」サンプルデータを使用して時系列分析を行います。まず、時間IDに適した新しい列を作成します。
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「SeriesP.jmp」データテーブルには、応答を観測した期間を表す「年」列と「四半期」列があります。しかし、「時系列」プラットフォームのX軸には、等間隔で並んだ一意の時点を含む1つの列しか使えません。［時間ID］を指定しない場合は、自動的に行番号で代用されます。行番号では期間がわかりにくいため、「年」と「四半期」を使って時間ID列を作成しましょう。
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［列］>［列の新規作成］を選択します。「列名」ボックスに、「年.四半期」と入力します。
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［列プロパティ］>［計算式］を選択します。
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「年」を選択し、プラス記号をクリックします。
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「四半期」を選択し、除算記号をクリックします。「4」と入力し、Enterキーを押します。
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［OK］をクリックします。
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入力の完了した「列の新規作成」ウィンドウは、列の新規作成のようになります。
図16.16 列の新規作成
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［OK］をクリックします。
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［分析］>［発展的なモデル］>［時系列分析］を選択します。
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「国内総生産」を選択し、［Y, 時系列］をクリックします。
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「年.四半期」を選択し、［X, 時間ID］をクリックします。
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［OK］をクリックします。
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図16.17 「SeriesP.jmp」の「時系列」レポート
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「時系列 国内総生産」の赤い三角ボタンをクリックし、［差分］を選択します。
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季節性のない差分の次数を「1」に設定し、［推定］をクリックします。
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図16.18 「SeriesP.jmp」の「差分」レポート
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「時系列 国内総生産」の赤い三角ボタンをクリックし、［平滑化法モデル］>［線形指数平滑化法］を選択します。
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［推定］をクリックします。
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「時系列 国内総生産」の赤い三角ボタンをクリックし、［複数のARIMAモデル］を選択します。このオプションでは、(p,d,q)(P,D,Q)の値範囲で複数のARIMAモデルをあてはめることができます。
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差分のレポートから、ラグ1の差分が適切だと考えられるため、差分の次数dを1に固定します。それには、範囲を1～1に設定します。
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原系列に自己相関の証拠が見られたため、自己回帰次数pを0～1に設定します。
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移動平均次数qを0～1に設定します。
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図16.19 「複数のARIMAモデル」の指定ウィンドウ
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［推定］をクリックします。
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図16.20 モデルの比較
図16.21 ARIMA(0,1,0)のモデルレポート
