現場ですぐ使える時系列データ分析―データサイエンティストのための基礎知識

横内 大介/青木 義充【著】

技術評論社（2014/03発売）

• サイズ A5判／ページ数 223p／高さ 21cm
• 商品コード 9784774163017
• NDC分類 417.6
• Cコード C0033

内容説明

データサイエンティストの必須知識である時系列データ分析を徹底解説。フリーソフトウェアＲを使って視覚的、対話的にデータ分析を進める。

目次

１　時系列データのリテラシー（時系列データとは；時系列データと確率分布　ほか）
２　時系列データの観察と要約（時系列データを観察する；時系列データの分布と要約　ほか）
３　時系列データの時間依存と自己回帰モデル（時間依存の表現；時系列データの性質―定常性について　ほか）
４　応用編・ホワイトノイズから分散不均一構造へ―ＡＲＣＨ、ＧＡＲＣＨモデルの活用（自己回帰モデルの当てはめ残差を調べる；ＡＲＣＨモデルとＧＡＲＣＨモデル　ほか）
５　実践編・時系列分析の投資への応用（収益率という２次データ；見せかけの回帰が引き起こす問題　ほか）

著者等紹介

横内大介［ヨコウチダイスケ］
一橋大学大学院国際企業戦略研究科准教授、博士（工学）（慶應義塾大学）。１９７５年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業、慶應義塾大学大学院後期博士課程基礎理工学専攻数理科学専修修了、慶應義塾大学理工学部数理科学科データサイエンス研究室助手を経て、現在に至る

青木義充［アオキヨシミツ］
株式会社ＱＵＩＣＫ商品戦略本部サービス企画部ソリューションマネージャー。１９７４年生まれ。慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業、慶應義塾大学大学院前期博士課程数理科学専攻修了、慶應義塾大学大学院後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学、一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手を経て、現在に至る。現職では、金融業界動向のマーケティング、新たな金融情報サービスの企画に携わっている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[vinlandmbit]

古本屋で購入。時系列データの分析/予測は本業でも多いテーマですが、分析に焦点を当てた基礎を学ばせてもらいました。ここからさらに先に踏み込む場合は他書に進む形となりそうです。

2019/10/14

[ぶう]

時系列データ分析の入門本としてブログなどでオススメされることが多い本書。著者が金融系ということもあり、ファイナンスデータを題材に順を追って時系列データの扱いを学ぶことができる内容となっている。普段時系列データを扱う機会が少ない自分にとってはこれでも少し難しく感じたが、丁寧に解説されているので着いていくことはできた。時系列データの本と言えば沖元本が有名であるので、最初はそちらを読もうと考えていたが、自分レベルではこちらを先に読んで正解だった。本書を再度読み返ししっかりと基礎を固めた後に、沖元本に挑みたい。

2023/02/28

[jjm]

今までコレログラムの理解度が個人的にかなりイマイチだったが、実際手を動かして計算し、グラフを眺めることでようやく雰囲気が掴めた。自己とlagのグラフの山と谷がちょうど反転するような場合は自己相関が負になり、最初は相関があるように見えても、値の大小が逆転し始めたりするようなlagの自己相関は一気にゼロに近づく。これはプラスの共分散(正確には和を取る前の偏差の積)だったものが、突如現れた片方の偏差のマイナスのため、共分散(の途中過程)としてもマイナスとなり、プラスの共分散が打ち消されてしまうイメージ。

2025/01/03

[キューネン]

現場ですぐには使えない。時系列分析の基礎を学ぶには役立つが、別で実装系の本が必要だろう。自分は馬場真哉氏の本を読んでいる。

2024/07/10

[STEM読書会]

時系列データ分析のとっかかりとしては読みやすいし面白い。

2021/08/21