内容説明
時系列データとは、気温や地震といった自然現象にまつわる情報や、株価や為替などの経済指標のように、時間とともに変動する現象の記録である。本書では、代表的な時系列モデリングとその解析法をとりあげる。とくに、データの特徴をうまくとらえ表現するためのモデルのたて方について丁寧に解説する。また、各章末に設問を設け、時系列解析モデルの本質的理解とその実践的応用に役立つよう配慮した。
目次
時系列データの解析とその準備
共分散関数
スペクトルとピリオドグラム
モデリング
最小二乗法
ＡＲＭＡモデルによる時系列の解析
ＡＲモデルの推定
局所定常ＡＲモデル
状態空間モデルによる時系列の解析
ＡＲＭＡモデルの推定
トレンドの推定
季節調整モデル
時変係数ＡＲモデル
非ガウス型モデル
モンテカルロ・フィルタ
シミュレーション
著者等紹介
北川源四郎［キタガワゲンシロウ］
１９４８年生まれ。１９７３年東京大学大学院理学系研究科数学専攻修士課程修了。統計数理研究所長。理学博士
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感想・レビュー
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yyhhyy
3
網羅的ではあるが、学者向けであり実務的な視点では使い勝手は必ずしも良くないかもしれない。2017/12/30
shin_ash
3
状態空間モデルを勉強し直したので再読してみた。だいぶ色々と見通しが良くなるだろうと思って読んだものの、状態空間モデルに関する部分は随分見通しが良くなったが、やはり難しい。理解が深まると言うよりは何が書いてあるか雰囲気がつかめる様にになってきたとう言うのが正直なところ。最近ではある程度ツールになっているところもあるだろうから、本書の内容が理解できれば、その中身嗅ぎ分けながら目的に応じて、適切なツールを使いこなして解析できるようになれるのかもしれない。2016/08/12
shin_ash
2
樋口先生の本(予測にいかす統計モデリングの基本)でお勧めされていたので3回目の再読をしてみた。以前よりは理解が深まった気もするが、やはり難解である。粒子法のところは概念がザックリわかる程度の理解ですが、樋口先生の本の方がわかりやすい様に感じました。2016/10/21
Józef Klemens Piłsudski
2
沖本や Hamilton, Lütkepohl など計量経済学者の観点から書かれた時系列分析の本しか読んでいなかったので、スペクトル (実際には昔は経済学でも使われていたらしいが) や非ガウシアンモデルにもそれなりに言及しているなど斬新だった。また、計算方法について重点が置かれているのが特徴だが、さすがに今日日最小二乗法の計算方法や擬似乱数生成の方法 (それもMT法ではない) まで意識する場面は少ないのではないか。あと本文中に対応する参考文献を書いて欲しいと思った。巻末だけじゃわかりにくい。2016/09/18
ONE_shoT_
0
時系列解析についてざっと学びたかったので読んでみました。2017/01/27
