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目次

  • 1.時系列分析の基礎概念
    • 1.1 時系列分析の基礎
    • 1.2 定常性
    • 1.3 ホワイトノイズ
    • 1.4 自己相関の検定
    • 問題
  • 2.ARMA過程
    • 2.1 ARMA過程の性質
    • 2.2 ARMA過程の定常性と反転可能性
    • 2.3 ARMAモデルの推定
    • 2.4 ARMAモデルの選択
    • 問題
  • 3.予測
    • 3.1 予測の基礎
    • 3.2 AR過程の予測
    • 3.3 区間予測
    • 3.4 MA過程の予測
    • 3.5 ARMA過程の予測
    • 問題
  • 4.VARモデル
    • 4.1 弱定常ベクトル過程
    • 4.2 VARモデル
    • 4.3 グレンジャー因果性
    • 4.4 インパルス応答関数
    • 4.5 分散分解
    • 4.6 構造VARモデル
    • 問題
  • 5.単位根過程
    • 5.1 単位根過程の性質
    • 5.2 単位根検定
    • 5.3 単位根AR過程における統計的推測
    • 問題
  • 6.見せかけの回帰と共和分
    • 6.1 見せかけの回帰
    • 6.2 共和分
    • 6.3 Granger表現定理
    • 6.4 共和分関係の推定
    • 6.5 共和分の検定
    • 問題
  • 7.GARCHモデル
    • 7.1 ボラティリティのモデル化の重要性
    • 7.2 GARCHモデル
    • 7.3 GARCHモデルの統計的推測
    • 7.4 多変量GARCHモデル
    • 7.5 相関変動モデル
    • 問題
  • 8.状態変化を伴うモデル
    • 8.1 閾値モデル
    • 8.2 平滑推移モデル
    • 8.3 マルコフ転換モデル
    • 問題