書誌種別 |
図書 |
タイトル |
現代時系列分析 |
タイトルヨミ |
ゲンダイ ジケイレツ ブンセキ |
人名 |
田中 勝人/著
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人名ヨミ |
タナカ カツト |
出版者・発行者 |
岩波書店
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出版者・発行者等ヨミ |
イワナミ ショテン |
出版地・発行地 |
東京 |
出版・発行年月 |
2006.11 |
ページ数または枚数・巻数 |
10,394p |
大きさ |
22cm |
価格 |
¥5000 |
ISBN |
4-00-022761-0 |
注記 |
文献:p383〜390 |
分類記号 |
331.19
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件名 |
経済数学
/
時系列
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内容紹介 |
株価・為替レート、GDPなどの経済データの予測・解析をはじめとする時系列分析の手法について、古典的に重要な事項から、最新のトピックスまでを丁寧にまとめた、中・上級のテキスト。 |
著者紹介 |
1950年生まれ。一橋大学経済学部卒業後、オーストラリア国立大学大学院に進む(Ph.D取得)。一橋大学大学院経済学研究科教授。著書に「統計学」など。 |
言語区分 |
jpn |
タイトルコード |
1009810913800 |
目次 |
第1章 確率過程と時系列モデル |
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1.1 確率過程/1.2 定常過程/1.3 線形過程/1.4 短期記憶性と長期記憶性/1.5 短期記憶時系列モデルの例/1.6 長期記憶時系列モデルの例/1.7 偏自己相関/1.8 逆自己相関と逆偏自己相関 |
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第2章 定常過程のスペクトル理論 |
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2.1 短期記憶過程のスペクトラム/2.2 スペクトル分布関数/2.3 線形過程のスペクトラム/2.4 長期記憶過程のスペクトラム/2.5 スペクトラムによる自己共分散の計算 |
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第3章 短期記憶過程の標本理論 |
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3.1 はじめに/3.2 標本平均/3.3 標本自己共分散/3.4 標本自己相関/3.5 標本偏自己相関/3.6 標本逆自己相関と標本逆偏自己相関/3.7 ピリオドグラムの標本理論/3.8 有限Fourier変換の効用 |
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第4章 ARMAモデルに基づく予測と推定 |
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4.1 最良予測/4.2 最良線形予測と射影/4.3 複数期先の予測/4.4 射影の応用/4.5 モデルの特定化と推定/4.6 モデルの診断/4.7 実際例 |
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第5章 ARIMAモデルとSARIMAモデル |
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5.1 ARIMA(p,d,q)モデル/5.2 ARIMAモデルによる予測/5.3 ARIMAモデルの推定/5.4 SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)sモデル/5.5 SARIMAモデルによる複数期先予測/5.6 SARIMAモデルの推定 |
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第6章 GARCHモデルとSVモデル |
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6.1 ARCH(p)モデル/6.2 ARCHモデルの推定/6.3 GARCH(p,q)モデル/6.4 SVモデル/6.5 状態空間モデルとKalmanフィルター |
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第7章 長期記憶時系列モデル |
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7.1 長期記憶性/7.2 標本平均/7.3 標本自己共分散/7.4 標本自己相関/7.5 差分パラメータの推定 |
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第8章 単位根検定-その1 |
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8.1 単位根モデル/8.2 単位根検定/8.3 単位根分布-係数検定統計量の場合/8.4 単位根分布-t検定統計量の場合/8.5 単位根検定の拡張/8.6 最適性をもつ単位根検定/8.7 Lagrange乗数検定/8.8 単位根検定の検出力/8.9 検出力の包絡線/8.10 検出力の比較 |
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第9章 単位根検定-その2 |
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9.1 季節性を含む時系列の単位根検定/9.2 MA部分の単位根検定/9.3 定常性の検定/9.4 フラクショナルな和分次数の検定/9.5 構造変化を含む時系列の単位根検定 |
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第10章 共和分分析-その1 |
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10.1 共和分の定義/10.2 見せかけの相関と回帰/10.3 共和分回帰-誤差項が独立な場合/10.4 共和分回帰-誤差項が従属的な場合 |
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第11章 共和分分析-その2 |
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11.1 回帰の残差に基づく共和分検定/11.2 逆向きの共和分検定/11.3 共和分のシステム推定/11.4 共和分ランクの検定/11.5 さまざまな拡張 |
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第12章 ウェーブレット解析 |
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12.1 はじめに/12.2 ウェーブレット変換-連続的確率過程の場合/12.3 ウェーブレット変換-離散的確率過程の場合/12.4 ウェーブレット変換の利点/12.5 今後の応用 |
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数学的付録 |
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1.確率的不等式/2.線形過程の定義と期待値の演算/3.確率的オーダー/4.分布収束と中心極限定理/5.Brown運動/6.確率過程のRiemann積分/7.伊藤積分/8.伊藤解析/9.汎関数中心極限定理/10.O-U過程への収束/11.積分Brown運動への収束/12.多変量確率過程に対するFCLT/13.多変量和分過程に対するFCLT/14.多変量確率過程における伊藤積分/15.長期記憶過程に対するFCLT/16.季節性をもつ時系列に対するFCLT/17.特性関数の導出/18.数値積分による分布関数の計算/19.ウェーブレット解析 |