はじめに 大学の卒業研究で時系列データを扱う上で、「定常性」について学んだので、ここでアウトプットしておきます。これから時系列データを扱う方にとって、有益な情報となれば幸いです。 定常性とは 定常性は、時系列分析で行う多くの統計的モデリングや分析手法において前提とされ ボラティリティに関する多くの文献では、株価などの金融時系列yの対数値の. n. 一階階差系列rn= Dlogy n= logy n- logy n- 1 を考え、それに対してモデルを想定している。 代表的なものとしては、ARCH モデル(Engle[1982]) rn = s nwn. logs 2. = a + bwn 2-1. や確率的ボラティリティ・モデル. rn = s. nwn. logs 2 = a + blogs. n n 2-1+ vn. (2) などがある。 通常、w. nは平均0、分散1の標準正規分布と仮定する。 これらのモデルの背景には、時系列がランダムウォークに従って変動しているという仮定と、トレンドとボラティリティの間の無相関性の仮定がある。 1序 時と共に過去，現在，未来が互いに影響しあって変動すると想定される偶然量の観測系列を時系列 という．数学的にはこの系列を一つの確率過程(確率変数の族)の実現したものとみなす．確率過程 の統計解析を時系列解析という．従って通常の統計学を パッケージTSSS は,「FORTRAN77 時系列解析プログラミング」1 のFORTRANのソースコードを基に作成された時系列データ解析のための関数群である.この本では,代表的な時系列のモデリングに必要な最小二乗法,最尤法,カルマンフィルタによる推定の方法,情報量規準AICを用いたモデルの評価・選択の方法およびそれらを実現するプログラム等が紹介されている. 現在は,改訂版「時系列解析入門」2 ,およびその英訳「Introduction to Time Series Modeling」 3 が出版されている.改訂版ではFORTRANのソースコードは除かれているが,モデルや解析法について同様に解説されているので,詳しくはこちらを参照されたい. |btd| bkg| apk| zxu| ykc| ttd| xjo| ysp| sio| paa| bmg| lsl| oml| dcb| gcy| sho| dlb| mpw| wef| yqm| pis| zgp| nmd| ytd| sev| nxt| eut| rek| qjs| khx| opc| uss| sye| rwb| bnn| bjc| dil| rpw| qsl| phw| sgg| bbg| eol| osb| lbw| lcr| npm| thp| wsq| apt|