2000年以降におけるドル円為替レートから輸出額へのインパルス応答の結果

Script
library( tseries )
library( vars )
#原数値プロット
data<-buf
data<-subset(data,as.Date("2000/1/1")<=data[,1])
head(data)
tail(data)
par(mar=c(5,4,4,4))  
plot(data[,1],data[,2],type="l",xlab="Date",ylab=colnames(data)[2],col="blue")
par(new=T)
plot(data[,1],data[,3],type="l",axes=FALSE,bty="n",xlab="",ylab="",col="red")
axis(side=4,at=pretty(range(data[,3])))
mtext(colnames(data)[3],side=4,line=2)
legend("topleft",legend=colnames(data)[2:3],col=c("blue","red"),lty=1)
data<-as.matrix(data[,-1])
#単位根検定
for(d in 0:2){
  if(d==0){
    tmp<-data
  }else{  
    tmp<-diff(tmp,lag=1)  
  }
  cat("差分 d=",d,"\n")
  print(apply(tmp,2,adf.test))
}
#共和分検定(Null hypothesis:Not cointegrated)
po.test(data)
#VAR
#原数値
aic<-VARselect(data)$select[1]
varData01<-VAR(data,p=aic)
#差分
dataDiff<-diff(data,lag=1)
aic<-VARselect(dataDiff)$select[1]
varData02<-VAR(dataDiff,p=aic)
#インパルス応答
#原数値
result<-irf(varData01,impulse="ドル円為替レート",response="輸出額.億円",n.ahead=24,ci=0.95)
plot(result)
#差分
result<-irf(varData02,impulse="ドル円為替レート",response="輸出額.億円",n.ahead=24,ci=0.95)
plot(result)
Result
          Date ドル円為替レート 輸出額.億円
253 2000-01-01         105.2960    35127.21
254 2000-02-01         109.3885    41368.16
255 2000-03-01         106.3074    47000.62
256 2000-04-01         105.6270    43778.01
257 2000-05-01         108.3205    38514.60
258 2000-06-01         106.1255    44872.27

          Date ドル円為替レート 輸出額.億円
435 2015-03-01         120.3945    69268.28
436 2015-04-01         119.5095    65502.30
437 2015-05-01         120.7980    57403.30
438 2015-06-01         123.7186    65056.73
439 2015-07-01         123.3109    66636.50
440 2015-08-01         123.0038    58817.67

差分 d= 0 
$ドル円為替レート

	Augmented Dickey-Fuller Test

data:  newX[, i]
Dickey-Fuller = -0.6115, Lag order = 5, p-value = 0.9759
alternative hypothesis: stationary


$輸出額.億円

	Augmented Dickey-Fuller Test

data:  newX[, i]
Dickey-Fuller = -2.4114, Lag order = 5, p-value = 0.4041
alternative hypothesis: stationary


差分 d= 1 
$ドル円為替レート

	Augmented Dickey-Fuller Test

data:  newX[, i]
Dickey-Fuller = -6.0792, Lag order = 5, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary


$輸出額.億円

	Augmented Dickey-Fuller Test

data:  newX[, i]
Dickey-Fuller = -5.8329, Lag order = 5, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary


差分 d= 2 
$ドル円為替レート

	Augmented Dickey-Fuller Test

data:  newX[, i]
Dickey-Fuller = -8.9736, Lag order = 5, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary


$輸出額.億円

	Augmented Dickey-Fuller Test

data:  newX[, i]
Dickey-Fuller = -9.5812, Lag order = 5, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary


Warning messages:
1: In FUN(newX[, i], ...) : p-value smaller than printed p-value
2: In FUN(newX[, i], ...) : p-value smaller than printed p-value
3: In FUN(newX[, i], ...) : p-value smaller than printed p-value
4: In FUN(newX[, i], ...) : p-value smaller than printed p-value


	Phillips-Ouliaris Cointegration Test

data:  data
Phillips-Ouliaris demeaned = -2.6636, Truncation lag parameter = 1, p-value = 0.15

Warning message:
In po.test(data) : p-value greater than printed p-value


原数値プロット
原数値インパルス応答
一次差分インパルス応答
Application
R Core Team (2015). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/.

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