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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