複数変数の時系列共分散行列 - R

モンテカルロシミュレーションの目的で時系列データの共分散行列を作成したいが、この行列は複数の資産の間にある。複数変数の時系列共分散行列 - R

I.e.私はX（t）、X（t + 1）、...、X（t + n）の共分散だけでなく、X 1）など

Rで共分散行列を生成する簡単な方法はありますか？それはデータフレーム内のすべての要素の共分散ですか？

おかげ

2017-11-20 S_C

これはnlまでの共分散を生成遅れる：

set.seed(123) 
c1 <- data.frame(matrix(rnorm(90),ncol=3)) 
nl=2 # number of lags 
c1wlags=embed(as.matrix(c1),nl+1) 
nams=colnames(c1) 
ndfs=paste(rep(nams,nl),rep(1:nl,each=ncol(c1)),sep="t-") 
colnames(c1wlags)=c(nams,ndfs) 
cov(c1wlags) 


> cov(c1wlags) 
       X1   X2   X3  X1t-1  X2t-1  X3t-1  X1t-2  X2t-2  X3t-2 
X1  1.02206766 -0.13725252 0.153975857 -0.04152948 0.02664973 -0.123077418 -0.16800464 0.26851379 -0.25855822 
X2 -0.13725252 0.73845275 -0.213758648 0.09490394 -0.11391726 -0.032365562 0.01863737 0.02661447 -0.11817727 
X3  0.15397586 -0.21375865 0.797592802 -0.44057820 0.05532353 -0.007062553 -0.15315625 0.24462652 -0.19898668 
X1t-1 -0.04152948 0.09490394 -0.440578196 0.96044907 -0.13594448 0.101988693 0.01357564 0.02734684 -0.11077465 
X2t-1 0.02664973 -0.11391726 0.055323528 -0.13594448 0.74666015 -0.206596930 0.10511073 -0.11827071 -0.03883939 
X3t-1 -0.12307742 -0.03236556 -0.007062553 0.10198869 -0.20659693 0.758188218 -0.38571731 0.05271998 -0.00125309 
X1t-2 -0.16800464 0.01863737 -0.153156254 0.01357564 0.10511073 -0.385717313 0.92688519 -0.14256158 0.08240385 
X2t-2 0.26851379 0.02661447 0.244626522 0.02734684 -0.11827071 0.052719977 -0.14256158 0.74893806 -0.20346301 
X3t-2 -0.25855822 -0.11817727 -0.198986683 -0.11077465 -0.03883939 -0.001253090 0.08240385 -0.20346301 0.76041872

出典

2017-11-20 09:01:04 Robert

をこれは、おかげで素晴らしいです。私はオンラインでいくつかのドキュメントを読んだことがありますが、埋め込み関数が何をしているのかについての明確な説明が見つからないようです。私はそれがc1マトリックスに関連して変数をどのように動かしたかを見ることができますが、ここでの論理は私には不明です。 –

'embed（）'は、元の系列とそれの遅れたバージョンを含むM列の行列を生成します。新しい列はそれぞれ、直前の列の遅延1バージョンです。シリーズ自体が遅れて発生する不完全な行は破棄されます。 – Robert

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