下記の論文"Generalized theory for detrending moving-average cross-correlation analysis: A practical guide"の解説シリーズです．
doi.org
まずは，detrending moving-average cross-correlation analysis (DMCA)で，何をやっているの？ということを少し感じるために，数値的にサンプルの時系列を生成する方法を説明します．
DMCAのC言語ファイルはここからダウンロードできます：
https://www.dropbox.com/s/ymugqqan5g6trhl/DMCA.zip?dl=0
ここでは，arfimaパッケージを使います．パッケージをインストールしていない場合は
install.packages("arfima")を実行してください．
データを保存するフォルダは，事前に各自作成して下さい．
例えば，
D:\Document\時系列解析
の場合は，バックスラッシュ("\"，日本語環境では￥マーク)を，"/"に書き直す必要がありますので，下記のRスクリプト1行目にある
DIR <- "...... ここに各自，データを保存したいフォルダへのパスを指定 ......"
の部分を
DIR <- "D:/Document/時系列解析"
に変更してください．
以上の点（パッケージのインストールとDIRの指定）に注意して，このスクリプトを実行してみてください．
FN.OUTで指定した，"samp_series.csv"という名前のファイルが作られます．時系列はその中です．
DIR <- "...... ここに各自，データを保存したいフォルダへのパスを指定 ......"
setwd(DIR)
#######################
FN.OUT <- "samp_series.csv"
######
# install.packages("arfima")
require(arfima)
# 時系列の長さ
n <- 10000
# ラグの指定
lag <- 20
#####################
# パラメタの指定 d1, d2
# ARFIMA(0,d1,0)
d1 <- 0.4
# ARFIMA(0,d2,0)
d2 <- 0.1
#########################
# 時系列の生成
seed <- sample(2^20,1)
set.seed(seed)
sim1 <- arfima.sim(n+lag, model = list(phi = 0, dfrac = d1, dint = 0))
set.seed(seed)
sim2 <- arfima.sim(n, model = list(phi = 0, dfrac = d2, dint = 0))
x1 <- sim1[(1+lag):(n+lag)]
x2 <- sim2[1:n]
write.table(data.frame(x1,x2),FN.OUT, sep = ",", append=FALSE, quote=FALSE, col.names=FALSE,row.names=FALSE)
