關聯交易量時間序列

考慮下圖：

紅線（左軸）描述了某隻股票的交易量。藍線（右軸）描述了該股票的 Twitter 消息量。例如，5 月 9 日 (05-09) 進行了大約 110 萬筆交易和 4.000 條推文。

我想計算時間序列之間是否存在相關性，無論是在同一天還是滯後 - 例如：推文量與一天后的交易量相關。我正在閱讀許多進行此類分析的文章，例如Correlating Financial Time Series with Micro-Blogging Activity，但它們沒有描述如何實際進行此類分析。文章中說明了以下內容：

但是，我對統計分析的經驗很少，不知道如何在我擁有的系列上執行此操作。我使用 SPSS（也稱為 PASW），我的問題是：從我在上圖有一個數據文件的角度進行此類分析的步驟是什麼？這樣的測試是默認功能（以及它叫什麼）和/或我怎麼能執行它？

任何幫助將不勝感激 ：-）

兩個檢查雙變量正態性檢查三件事：

1. 檢查第一組觀察結果是否正常，
2. 檢查第二組觀察結果是否正常，
3. 相互回歸併檢查殘差是否正常。

要檢查每個步驟的正態性，請使用正態 qq 圖，或者您可以使用任何正態假設檢驗。

或者，您可以檢查兩個系列的每個可能的線性組合（實係數）是否略微正常。不過，這可能會很困難。

編輯：（6 年後）我將保留以上內容以供後代使用，但請注意，我在這裡有一個類似問題的更新答案。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/26842