ランダムウォーク性の検定

表現があっているのか微妙だが、扱うデータがランダム・ウォークかどうかを検定する必要が出てきたので、備忘録。

流れはこんな感じ。
ランダム・ウォーク理論に従うデータは非定常であり、単位根を持つ。単位根を持つか否かをPhillips-Perron検定などにより確かめる。

ランダム・ウォーク理論とはWikipediaによると、株価の値動きについての予測不可能性を説明する理論。
検定により非定常性が棄却され定常であると考えられる場合、そのデータは確率的な変動の性質が時点に依存せず一定であり、時系列モデルの構築が可能となる。
非定常性が棄却できない場合はデータはトレンドを持つことになり、そのままでは回帰分析などをおこなっても時間の影響を強く受けてしまう。そのため、時刻間の差分や階差などを取り、定常なデータで分析する必要がある。

追記
Rで検定をおこなう際の備忘録を追記予定。