経済時系列の統計 〈8〉 - その数理的基礎

著者名：刈屋武昭/矢島美寛/田中勝人/竹内啓

岩波書店（2021/09発売）

• ISBN：9784000068482
• NDC分類：417

内容説明

複雑に変動する株価，為替レート，金利などを確率過程の実現値と考え，整合する時系列モデルを立てることによって経済動向を予測する経済時系列解析．非線形モデル，ポートフォリオ理論，オプション理論などを基礎から説き起こし，応用例まで紹介する．また，近年注目されている長期記憶，共和分の各々について丁寧に解説する．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

目次

編集にあたって┴第１部　金融時系列分析入門（刈屋武昭）┴1　金融時系列分析の考え方┴1.1　金融時系列分析とは┴1.2　定常時系列プロセス┴1.3　金融収益率とランダムウォーク┴1.4　金融時系列の特徴┴1.5　非独立性と非線形性┴1.6　非線形性と効率的市場仮説┴2　非線形モデル┴2.1　1次元金融時系列の非線形モデル┴2.2　定常性についての考え方┴2.3　トレンドと収益率の問題┴2.4　ARCH-GARCHモデル┴3　さまざまな非線形モデルと収益率分析┴3.1　本章のねらい┴3.2　その他の非線形モデル┴3.3　日経平均株価指数ボラティリティの分析例┴3.4　収益率のARCH-GARCHモデル分析┴3.5　株価収益率の閾値自己回帰モデルによる分析例┴4　ポートフォリオ理論と時系列分析┴4.1　投資分析の考え方┴4.2　Markowitzのポートフォリオ理論┴4.3　Sharpeの資本資産価格理論┴4.4　多変量時系列モデル┴5　MTVモデル┴5.1　はじめに┴5.2　MTVモデルの理論的基礎┴5.3　MTV-GARCH債券価格分析┴6　オプション価格理論と時系列分析┴6.1　オプションとは┴6.2　離散時間GARCHオプション価格┴6.3　Gram-Charierオプション評価┴参考文献┴第２部　長期記憶をもつ時系列モデル（矢島美寛）┴1　長期記憶モデルへの招待┴1.1　時系列解析における長期記憶モデルの位置づけ┴1.2　長期記憶をもつデータの由来┴1.3　長期記憶をもつデータの特徴┴2　長期記憶定常過程┴2.1　定義┴2.2　発生メカニズム┴3　長期記憶性がデータ解析におよぼす影響┴3.1　期待値の信頼区間┴3.2　回帰係数の検定┴3.3　予測への影響┴3.4　単位根検定・共和分分析への影響┴4　パラメトリック・モデルとその推定方法┴4.1　ARFIMAモデル┴4.2　FGNモデル┴4.3　長期記憶モデルと自己相似性┴4.4　パラメータの推定法┴5　セミパラメトリック・モデルとその推定方法┴5.1　ナイーブ推定量┴5.2　ナローバンド推定量┴5.3　ブロードバンド推定量┴5.4　シミュレーションによる比較と実例┴6　データ解析への応用┴6.1　マクロ経済時系列データへの応用┴6.2　回帰モデルへの応用┴6.3　予測への応用┴6.4　単位根検定への応用┴6.5　共和分分析への応用┴6.6　ボラティリティ・モデルへの応用┴6.7　カオスと長期記憶性┴参考文献ガイド┴参考文献┴第３部　共和分分析（田中勝人）┴1　はじめに┴2　和分と共和分┴2.1　経済時系列の非定常性┴2.2　ランダム・ウォークとI(1)系列┴2.3　原系列と階差系列┴2.4　和分過程の統計量の分布┴2.5　和分から共和分へ┴3　単位根検定┴3.1　検定問題の定式化と検定方式┴3.2　I(1)性の検定┴3.3　局所対立仮説のもとでの検出力┴3.4　さまざまな拡張┴4　共和分過程┴4.1　見せかけの相関と回帰┴4.2　共和分係数の推定┴4.3　回帰の残差に基づく共和分検定┴5　多変量時系列と共和分┴5.1　共和分のシステム推定┴5.2　共和分ランクの検定┴5.3　さまざまな拡張┴参考文献┴補論A　非正規，非定常時系列解析（竹内啓）┴補論B　ウェーブレット解析（田中勝人）┴索引