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目次

時系列解析 上 定常過程編

時系列解析 上 定常過程編

  • J.D.ハミルトン(著)/ 沖本 竜義(訳)/ 井上 智夫(訳)
  • 第1章 差分方程式
    • 1.l l次差分方程式
    • 1.2 p次差分方程式
    • 付録1.A 第1章の命題の証明
  • 第2章 ラグ作用素
    • 2.1 導入
    • 2.2 1次差分方程式
    • 2.3 2次差分方程式
    • 2.4 p次差分方程式
    • 2.5 初期条件と非有界数列
  • 第3章 定常ARMA過程
    • 3.1 期待値,定常性,およびエルゴード性
    • 3.2 ホワイトノイズ
    • 3.3 移動平均過程
    • 3.4 自己回帰過程
    • 3.5 自己回帰移動平均過程
    • 3.6 自己共分散母関数
    • 3.7 反転可能性
    • 付録3.A 無限次移動平均過程の収束に関する結果
  • 第4章 予測
    • 4.1 予測の原理
    • 4.2 無限個の観測値に基づいた予測
    • 4.3 有限個の観測値に基づいた予測
    • 4.4 正定値行列の三角分解
    • 4.5 線形射影の更新
    • 4.6 正規過程の最適予測
    • 4.7 ARMA過程の和
    • 4.8 ウォルド分解とBox‐Jenkinsのモデル構築法
    • 付録4.A OLS回帰と線形射影の相似性
    • 付録4.B MA(1)過程の分散共分散行列の三角分解
  • 第5章 最尤推定法
    • 5.1 導入
    • 5.2 正規AR(1)過程の尤度関数
    • 5.3 正規AR(p)過程の尤度関数
    • 5.4 正規MA(1)過程の尤度関数
    • 5.5 正規MA(q)過程の尤度関数
    • 5.6 正規ARMA(p,q)過程の尤度関数
    • 5.7 数値最適化
    • 5.8 最尤法に基づく統計的推測
    • 5.9 不等式制約
    • 付録5.A 第5章の命題の証明
  • 第6章 スペクトル解析
    • 6.1 母スペクトル
    • 6.2 標本ピリオドグラム
    • 6.3 母スペクトルの推定
    • 6.4 スペクトル解析の利用法
    • 付録6.A 第6章の命題の証明
  • 第7章 漸近分布理論
    • 7.1 漸近分布理論の概観
    • 7.2 自己従属性をもつ系列に対する極限定理
    • 付録7.A 第7章の命題の証明
  • 第8章 線形回帰モデル
    • 8.1 説明変数が確定的で攪乱項がi.i.d.正規分布の場合の最小2乗法の復習
    • 8.2 より一般的な仮定のもとでの最小2乗法
    • 8.3 一般化最小2乗法
    • 付録8.A 第8章の命題の証明
  • 第9章 線形同時方程式システム
    • 9.1 同時方程式バイアス
    • 9.2 操作変数と2段階最小2乗法
    • 9.3 識別性
    • 9.4 完全情報最尤法
    • 9.5 誘導形に基づく推定
    • 9.6 同時方程式バイアスの概要
    • 付録9.A 第9章の命題の証明
  • 第10章 弱定常ベクトル過程
    • 10.1 ベクトル自己回帰の導入
    • 10.2 ベクトル過程における自己共分散と収束に関する結果
    • 10.3 ベクトル過程における自己共分散母関数
    • 10.4 ベクトル過程におけるスペクトル
    • 10.5 ベクトル過程の標本平均
    • 付録10.A 第10章の命題の証明
  • 第11章 ベクトル自己回帰
    • 11.1 制約なしVARの最尤推定と仮説検定
    • 11.2 2変量グレンジャー因果性検定
    • ll.3 制約付きVARの最尤推定
    • 11.4 インパルス応答関数
    • 11.5 分散分解
    • 11.6 VARと構造計量経済モデル
    • 11.7 インパルス応答関数の標準誤差
    • 付録11.A 第11章の命題の証明
    • 付録11.B 解析的導関数の導出
  • 章末問題の解答
  • 索引
  • 重要用語:英語/日本語用語の対照表
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