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書誌情報サマリ

タイトル

Pythonによるマクロ経済予測入門

人名 新谷 元嗣／著
人名ヨミ シンタニ モトツグ
出版者・発行者 朝倉書店
出版年月 2022.11

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 Pythonによるマクロ経済予測入門
シリーズ名 実践Pythonライブラリー
タイトルヨミ パイソン ニ ヨル マクロ ケイザイ ヨソク ニュウモン
シリーズ名ヨミ ジッセン パイソン ライブラリー
人名 新谷 元嗣／著 　 前橋 昻平／著
人名ヨミ シンタニ モトツグ　マエハシ コウヘイ
出版者・発行者 朝倉書店
出版者・発行者等ヨミ アサクラ ショテン
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2022.11
ページ数または枚数・巻数 5,214p
大きさ 21cm
価格 ￥３５００
ISBN 978-4-254-12901-4
ISBN 4-254-12901-4
注記 文献:p208〜211
分類記号 331.19
件名 経済予測-データ処理 ／ マクロ経済学
内容紹介 マクロ経済活動における時系列データを解析するための理論を理解し、Pythonで実践する入門書。ARモデルの予測からマクロ経済データの変換、予測モデルの選択、動学因子モデルの予測、機械学習の予測までを解説する。
著者紹介 東京大学大学院経済学研究科教授。Ph.D.(Economics)。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812628428
目次 1.ARモデルの予測
1.1 AR(1)モデル／1.2 定常性と自己相関／1.3 AR(1)モデルの予測／1.4 AR(p)モデルの予測／1.5 ラグ次数の選択／1.6 行列演算による推定量と予測の導出／1.7 Pythonの実践演習
2.マクロ経済データの変換
2.1 線形変換と非線形変換／2.2 階差変換／2.3 季節調整と移動平均／2.4 HPフィルタによるディトレンド／2.5 単位根検定／2.6 ビバリッジ・ネルソン分解によるディトレンド／2.7 UCモデルによるディトレンド／2.8 Pythonの実践演習
3.予測モデルの選択
3.1 サンプル内予測とサンプル外予測／3.2 予測精度比較とディーボルド・マリアーノ検定／3.3 VARモデルの予測／3.4 グレンジャー因果性検定／3.5 混合頻度データを用いた予測／3.6 合成予測／3.7 ベイジアン・モデル平均／3.8 Pythonの実践演習
4.動学因子モデルの予測
4.1 動学因子モデルと最尤推定／4.2 主成分分析と共通因子推定／4.3 共通因子数の選択／4.4 主成分回帰による動学因子モデルの予測／4.5 混合頻度データを用いた動学因子モデルの予測／4.6 Pythonの実践演習
5.機械学習の予測
5.1 正則化推定量／5.2 サポートベクトル回帰／5.3 交差検証とブートストラップ／5.4 回帰木とアンサンブル学習／5.5 ニューラルネットワーク／5.6 テキストデータを用いたマクロ経済予測／5.7 Pythonの実践演習



目次


内容細目

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