パッケージの読み込み
library(x13binary); library(seasonal)
checkX13()を実行して、"Congratulations! 'seasonal' should work fine!"と表示されれば問題なし
m <- seas(AirPassengers)
plot(m)
季節調整済み系列（s11）の取り出し
m$series$s11
seasonalの使い方についてvignettesを参照されたい
https://cran.ism.ac.jp/web/packages/seasonal/vignettes/seas.pdf

[注意すべき点]

X-13ARIMA-SEATSから季節調整済み系列はs11となった模様（X-12-ARIMAのd11。プログラムする人はお気をつけ下さい）
http://www.census.gov/ts/x13as/docX13ASHTML.pdf

[s10やs11等のまとめ]
s10: 季節成分（seasonal component）
s11: 季節調整値（seasonal adjustment component）
s12: トレンド成分（trend component）
s13: 不規則成分（rregular component）
詳しくは以下のTable7.13を参照：
https://www.census.gov/ts/x13as/docX13AS.pdf

2017-02-19

macOS Sierraでgfortranを使う

Mac

方法（その１）：homebrewでbrew install gccを実行する（かなり前にgfortranはgccに統合された）
方法（その２）：CRANに行き、"Download R for (Mac) OS X"をクリック、"tools"をクリック、そこにある"gfortran-4.2.3.pkg"をインストールする

2017-02-07

Rでxlsxを読み書きする

GNU R

以下のサイトが非常に分かりやすかったです。
R で openxlsx パッケージを用いて xlsx ファイルを扱う - Qiita
http://qiita.com/zero310/items/71b6e5bc0731680d19df

Rで解析：セル体裁！大きなデータも大丈夫！エクセル操作の「openxlsx」パッケージ
http://www.karada-good.net/analyticsr/r-338

2016-09-23

マイナス金利に関するまとめ（2016/09/23初稿、09/26修正）

マクロ経済学

以下、自分用の覚書：

概況：

2016年9月23日現在、「超過準備に対するマイナス金利（negative interest rate on excess reserves）」を実施しているのは日銀（BOJ）、デンマーク国立銀行（DNK）、欧州中央銀行（ECB）、スウェーデン中央銀行（Riksbank）、スイス国立銀行（SNB）、ハンガリー国立銀行の6行である（各国の中銀の順番は順不同）。

以下、「超過準備に対するマイナス金利」をマイナス金利政策と呼ぶ。

日本語によるまとめ：

日銀レビュー：欧州におけるマイナス金利政策と短期金融市場の動向
https://www.boj.or.jp/research/wps_rev/rev_2016/rev16j02.htm/

英語によるまとめ：

Negative interest rates: Central bank reserves and liquidity management(ノルウェー中央銀行エコノミストによるまとめ)
http://www.norges-bank.no/en/Published/Papers/Economic-commentaries/2015/Aktuell-kommentar-22015/
ただし、この文書は2015年当時のもの（日銀のマイナス金利政策は反映されていない）

日銀：

日銀当座預金の政策金利残高にマイナス0.1%

デンマーク国立銀行：

（DNKの）譲渡性預金（Certificates of deposit rate）にマイナス0.65%
Official interest rates http://www.nationalbanken.dk/en/marketinfo/official_interestrates/Pages/default.aspx

欧州中央銀行：

預金ファシリティ金利にマイナス0.40%
Key interest rates https://www.ecb.europa.eu/stats/monetary/rates/html/index.en.html

スウェーデン中央銀行：

レポレートにマイナス0.5%
Repo rate, table | Sveriges Riksbank http://www.riksbank.se/en/Interest-and-exchange-rates/Repo-rate-table/

スイス国立銀行：

SNBのターゲット・レンジが「マイナス1.25%からマイナス0.25%」の間。3-month LIBOR CHFがマイナス0.75%
Swiss National Bank (SNB) - Current interest rates and exchange rates http://www.snb.ch/en/iabout/stat/statpub/zidea/id/current_interest_exchange_rates

ハンガリー国立銀行：

2016-08-22

GNU Rで月次データを四半期に集約する

統計プログラミング

時系列解析で月次データを四半期に集約する（3ヶ月の合計や平均を計算する）ことはよくある。以下はstats, zoo, xtsを使った場合。

まず準備：

# 2010年1月から12月までの月次データを生成する
rm(list=ls())
dataLength <- 12
set.seed(1) # to make it reproducible
data1 <- rnorm(dataLength)

statsのtsオブジェクトに対してstatsのaggregateを使う場合：

dataMonthTs <- ts(data1, start=c(2010,1), frequency=12)
dataQuartTs <- aggregate(dataMonthTs, nfrequency = 4, FUN = sum)
dataQuartTs

以上のやり方はzooもxtsもなかった10年以上前にはよく使われていた。ただし、最近は以下のようにzooやxtsを使うほうが一般的かもしれない。

zooオブジェクトに対してzooのaggregateを使う場合：

library(zoo)
dateZoo <- seq(as.Date("2010-01-01"), as.Date("2010-12-01"), by = "month")
dataMonthZoo <- zoo(data1, dateZoo)
dataQuartZoo <- aggregate(dataMonthZoo, as.yearqtr, sum)
dataQuartZoo

zooオブジェクトに対してxtsのapply.quarterlyを使う場合：

library(xts)
dataQuartXts <- apply.quarterly(dataMonthZoo, sum)
dataQuartXts
# ただし、四半期の日付が2010-03-01 2010-06-01等となって日付がふさわしくない。
# たとえば、以下のようにして日付2010-01-01 2010-04-01等と直す。
time(dataQuartZoo) <- as.Date(as.yearqtr(time(dataQuartZoo)))
dataQuartZoo
#それ以外だとto.quarterlyを使う方法も考えられる。

その他にもRmetricsのtimeSeriesの関数を使うなどのやり方もあると思います。よりエレガントなやり方があったらコメントで教えて下さい。

[参考]
R - Set the first month of each quarter as the index after applying apply.quarterly() - Stack Overflow
http://stackoverflow.com/questions/19352828/set-the-first-month-of-each-quarter-as-the-index-after-applying-apply-quarterly
Kobe.R: Kobe.R #10 xts 時系列の簡単操作
http://kobexr.blogspot.jp/2014/10/kober-10-xts.html