「R」を使った時系列モデリングの日付値がありません

Question

this postを再現しようとすると、金融市場での時系列の使用を直感的に理解しようとしています。ブログで使用されるデータセットにアクセスできないので、私が代わりにGOOGティッカーを使用しているとquantmodとtseriesライブラリ：今とき

GOOG_stationary = 100 * diff(log(GOOG$GOOG.Adjusted)) # Made stationary 

：

library(quantmod) 
library(tseries) 

getSymbols("GOOG") 
str(GOOG) # We start with an xts 

シリーズは、差分のための静止呼び出しではありませんブログで呼び出された時系列モデルを実行しようとすると、次のエラーメッセージが表示されます。

GOOG_stationary = 100 * diff(log(GOOG$GOOG.Adjusted)) # Made stationary 
summary(arma(GOOG_stationary, order = c(2,2))) 
Error in summary(arma(GOOG_stationary, order = c(2, 2))) : 
    error in evaluating the argument 'object' in selecting a method for function 'summary': 
Error in arma(GOOG_stationary, order = c(2, 2)) : NAs in x 

ughにはNAの日付の値がありますが、これらが週末か他のギャップかどうかはわかりません。実際の価格には、sum(is.na(GOOG$GOOG.Adjusted)) [1] 0、または日付：sum(is.na(index(GOOG))) [1] 0のNA値はありません。

土日祝日の場合はで問題が発生する可能性があります。この場合、どのように処理できますか？

Answer 1

NAsを除外してください。この場合は最初のものだけです。

GOOG_stationary = 100 * diff(log(GOOG$GOOG.Adjusted))[-1] 

summary(arma(GOOG_stationary, order = c(2,2))) 

Call: 
arma(x = GOOG_stationary, order = c(2, 2)) 

Model: 
ARMA(2,2) 

Residuals: 
     Min  1Q Median  3Q  Max 
-12.41416 -0.86057 -0.02153 0.91053 18.17041 

Coefficient(s): 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
ar1  -0.19963   NA  NA  NA 
ar2   0.04969  0.65183 0.076 0.9392 
ma1   0.18210   NA  NA  NA 
ma2  -0.06049  0.66539 -0.091 0.9276 
intercept 0.05303  0.02783 1.905 0.0567 . 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Fit: 
sigma^2 estimated as 3.62, Conditional Sum-of-Squares = 8685.37, AIC = 9916.97