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目次

経済時系列分析

経済時系列分析 (数量経済分析シリーズ)

  • 廣松 毅(著/監修)/ 浪花 貞夫(著)/ 高岡 慎(著)/ 蓑谷 千凰彦(監修)
  • 序章 経済時系列分析のために
    • はじめに
    • 0.1 経済統計データを利用する際の注意点
    • 0.2 経済時系列分析のための統計的基礎
  • 第1章 経済統計データとその分析手法
    • はじめに
    • 1.1 量的データと質的データ
    • 1.2 クロスセクション・データと時系列データ
    • 1.3 1変量データと多変量データ
  • 第2章 経済時系列データの構成要素と分解
    • はじめに
    • 2.1 構成要素:傾向変動・循環変動・季節変動・不規則変動
    • 2.2 経済時系列データの分解
    • 2.3 分解式
  • 第3章 季節変動
    • はじめに
    • 3.1 季節変動の考え方
    • 3.2 季節変動の推定
    • 3.3 季節変動を除去することの意味
    • 3.4 センサス局法X‐12ARIMA
  • 第4章 トレンド(傾向変動)
    • はじめに
    • 4.1 トレンドの考え方
    • 4.2 トレンドの推定1:型を仮定するケース
    • 4.3 トレンドの推定2:型を仮定しないケース
  • 第5章 循環変動
    • はじめに
    • 5.1 トレンドと循環変動:トレンド・サイクル
    • 5.2 循環変動の推定
    • 5.3 景気循環と循環変動
    • 5.4 景気指数
    • 5.5 前年同月比の利用と問題点
    • 5.6 段階的接近法と統計モデル
  • 第6章 不規則変動
    • はじめに
    • 6.1 不規則変動と連
    • 6.2 系列相関
    • 6.3 分散の不均一性
    • 6.4 コレログラム
  • 第7章 経済時系列分析と確率過程
    • はじめに
    • 7.1 確率過程
    • 7.2 ファイナンスと確率過程
  • 第8章 定常過程のモデル
    • はじめに
    • 8.1 1変量モデル
    • 8.2 多変量モデル
    • 8.3 定常時系列モデルの推定
  • 第9章 定常過程のモデルとスペクトル解析
    • はじめに
    • 9.1 時間領域と周波数領域
    • 9.2 自己共分散関数とパワースペクトル
    • 9.3 インパルス応答関数と周波数応答関数
    • 9.4 自己回帰移動平均モデルのパワースペクトル
    • 9.5 相互共分散関数とクロススペクトル
    • 9.6 多変量自己回帰モデルのスペクトル
    • 9.7 景気循環とスペクトル解析
  • 第10章 因果性の分析
    • はじめに
    • 10.1 統計的な意味での因果性とは
    • 10.2 相互相関関数
    • 10.3 グレンジャーの意味での因果性
    • 10.4 シムズの検定
    • 10.5 インパルス応答関数
    • 10.6 相対パワー寄与率(ノイズ寄与率)
    • 10.7 分散分解
  • 第11章 統計モデルの選択
    • はじめに
    • 11.1 統計モデルの構築と選択
    • 11.2 ボックス・ジェンキンスの方法
    • 11.3 標本相関関数
    • 11.4 情報量規準
  • 第12章 状態空間モデルとベイズ的アプローチ
    • はじめに
    • 12.1 線形システムと状態空間表現
    • 12.2 状態の推定
    • 12.3 統計的方法におけるベイズ的アプローチ
    • 12.4 データから得られる情報と事前確率
    • 12.5 ベイズ的アプローチと状態空間表現
    • 12.6 ベイズモデルとスペクトル分析
  • 第13章 非定常時系列の分析1:平均非定常
    • はじめに
    • 13.1 経済時系列の非定常性
    • 13.2 平均非定常時系列の定常化
    • 13.3 階差定常モデルとトレンド定常モデル
    • 13.4 確定的トレンドと確率的トレンド
    • 13.5 自己回帰和分移動平均(ARIMA)モデル
    • 13.6 局所定常モデル
    • 13.7 平均非定常時系列の分析モデル
  • 第14章 非定常時系列の分析2:単位根過程と単位根検定
    • はじめに
    • 14.1 単位根過程
    • 14.2 単位根検定
    • 14.3 単位根検定の問題点
  • 第15章 非定常時系列の分析3:共和分と共和分検定
    • はじめに
    • 15.1 共和分
    • 15.2 共和分と誤差修正モデル
    • 15.3 共和分検定
    • 15.4 共和分の問題点
  • 第16章 非定常時系列の分析4:ボラティリティ変動モデル
    • はじめに
    • 16.1 分散共分散非定常時系列の分析とボラティリティ
    • 16.2 非正規分布のモデル
    • 16.3 ブラック・ショールズモデル
    • 16.4 ブラック・ショールズモデルとモデル・リスク