例如，您可以尝试使用 R 进行互相关分析。滞后 h 的互相关测量滞后 h 的两个时间序列 (x{t+h},y{t}) 的时间依赖性。如果 h<0 并且互相关具有统计显着性，那么您可以说 x 系列领先 y 系列 h 个时间单位。例如，建筑许可证的批准和住房项目的完成可能会延迟几个月。

在 R 中，互相关可以计算如下：

ccf（x 系列，y 系列，滞后显示）

查看此函数/对象调用产生的图表中的尖峰。

编辑：

原始时间序列通常必须在 ccf 之前进行预白化 - 应该进行分析。可以通过以下方式进行预美白：

1) 为系列 x{t} 创建一个 arima 模型并保存残差。
2) 使用之前的模型过滤序列 y{t} 以获得残差。
3）对残差序列进行ccf-分析。

为什么要预先美白？

自相关结构和差分需求可能要求对残差序列进行 ccf 分析，而不是对原始预过滤序列进行分析。