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資料の状態
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| No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
| 1 |
0007808199 | 図書一般 | 417.6/ﾊﾐ06/2 | 書庫 | 貸出可 |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
時系列解析 下 非定常/応用定常過程編 |
| タイトルヨミ |
ジケイレツ カイセキ ヒテイジョウ オウヨウ テイジョウ カテイヘン |
| 人名 |
J.D.ハミルトン／著
沖本 竜義／訳
井上 智夫／訳
|
| 人名ヨミ |
J D ハミルトン オキモト タツヨシ イノウエ トモオ |
| 出版者・発行者 |
シーエーピー出版
|
| 出版者・発行者等ヨミ |
シーエーピー シュッパン |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2006.9 |
| ページ数または枚数・巻数 |
6p,p479〜1043 |
| 大きさ |
22cm |
| 価格 |
￥４５００ |
| ISBN |
4-916092-75-9 |
| 注記 |
原タイトル:Time series analysis |
| 注記 |
文献:章末 |
| 分類記号 |
417.6
|
| 件名 |
時系列
|
| 言語区分 |
jpn |
| タイトルコード |
1009810896763 |
| 目次 |
第12章 ベイズ解析 |
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12.1 ベイズ解析の導入／12.2 VARモデルのベイズ解析／12.3 数値的ベイズ解析／付録12.A 第12章の命題の証明 |
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第13章 カルマンフィルター |
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13.1 動学的システムの状態空間表現／13.2 カルマンフィルターの導出／13.3 状態空間表現に基づく予測／13.4 パラメータの最尤推定／13.5 定常カルマンフィルター／13.6 平滑化／13.7 カルマンフィルターを用いた統計的推測／13.8 時変パラメータ／付録13.A 第13章の命題の証明 |
|
第14章 一般化モーメント法 |
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14.1 GMMによる推定／14.2 さまざまな例／14.3 拡張／14.4 GMMと最尤推定法／付録14.A 第14章の命題の証明 |
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第15章 非定常時系列モデル |
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15.1 導入／15.2 線形トレンド定常過程または単位根過程なのはなぜなのか／15.3 トレンド定常過程と単位根過程の比較／15.4 単位根検定の意養／15.5 トレンドをもつ時系列に対するその他の方法／付録15.A 第15章における一部の式の導出 |
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第16章 確定的時間トレンドをもつ過程 |
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16.1 単純な時間トレンドモデルにおけるOLS推定量の漸近分布／16.2 単純な時間トレンドモデルにおける仮説検定／16.3 確定的な時間トレンドまわりのAR過程における漸近的統計的推測／付録16.A 第16章における一部の式の導出 |
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第17章 1変量単位根過程 |
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17.1 導入／17.2 ブラウン運動／17.3 汎関数中心極限定理／17.4 真の係数が1である場合のAR(1)モデルの漸近的性質／17.5 一般的な自己相関をもつ単位根過程における漸近理論／17.6 Phillips‐Perron単位根検定／17.7 AR(p)モデルの漸近的性質と拡張Dickcy‐Fuller単位根検定／17.8 単位根を検定するためのその他の方法／17.9 ベイズ解析と単位根／付録17.A 第17章の命題の証明 |
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第18章 多変量過程における単位根 |
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18.1 非定常ベクトル過程における漸近理論／18.2 単位根を含んだVAR過程／18.3 見せかけの回帰／付録18.A 第18章の命題の証明 |
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第19章 共和分 |
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19.1 導入／19.2 共和分関係が存在しないという帰無仮説の検定／19.3 共和分ベクトルに関する仮説検定／付録19.A 第19章の命題の証明 |
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第20章 共和分システムの完全情報最尤解析 |
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20.1 正準相関／20.2 最尤推定／20.3 仮説検定／20.4 単位根の概要:階差はとるべきか否か／付録20.A 第20章の命題の証明 |
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第21章 分散不均一な時系列モデル |
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21.1 自己回帰条件付き不均一分散(ARCH)モデル／21.2 拡張／付録21.A 第21章における一部の式の導出 |
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第22章 状態変化を伴う時系列モデルの構築 |
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22.1 導入／22.2 マルコフ連鎖／22.3 i.i.d.混合分布の統計解析／22.4 状態変化を伴う時系列モデル／付録22.A 第22章における一部の式の導出 |
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章末問題の解答 |
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付録A 数学付録 |
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A.1 三角法／A.2 複素数／A.3 微分・積分／A.4 線形代数／A.5 確率・統計 |
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付録B 統計分布表 |
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索引 |
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重要用語:英語/日本語用語の対照表 |
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内容細目
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