論文の解説 米国の主要金融機関の株式の連結性（Connectedness）についての研究！Diebold and Yilmaz [2014]
ここ数日間で, 米アルケゴス・キャピタル・マネジメントに関連する取引による金融機関の損失が相次いで報告され話題になっています.
日本企業では野村ホールディングス, 三菱UFJフィナンシャル・グループが多額の損失が生じる可能性を発表し...
時系列分析
論文の解説 
時系列分析 資産運用に活かせる時系列分析を目指して | AR過程（３）自己相関
これまでの記事で、自己回帰（AR）過程（autoregressive process）の概要、期待値・分散についてまとめました。
この記事では、AR過程の自己相関について書きたいと思います。これでAR過程については、ひと通りまとめ終...
時系列分析 資産運用に活かせる時系列分析を目指して | AR過程（２）期待値・分散
前回は、自己回帰（AR）過程（autoregressive process）の概要について書きました。
この記事では、AR過程の期待値と分散についてまとめたいと思います。
ご参考 資産運用に活かせる時系列分析を目指して | A...
時系列分析 資産運用に活かせる時系列分析を目指して | AR過程（１）定常性
この記事では、MA過程に続き時系列データを分析するための基本的なモデルであるAR過程についてまとめたいと思います。
自己相関をモデル化する別の方法として、\(t\)時点の\(y\)である\(y_t\)のモデルに一時点前の\(y_{t...
時系列分析 資産運用に活かせる時系列分析を目指して | MA過程
この記事では、１変量の時系列データを分析するための基本的なモデルであるMA過程について書きたいと思います。
経済・ファイナンスデータには自己相関をもつデータが数多く存在するため、自己相関をモデル化できると何かと役に立ちます。
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時系列分析 株式市場は予測することができるのか？TOPIXの自己相関を検定してみた
時系列分析を行う際には、対象となるデータの自己相関の検定がよく行われます。
データが自己相関をもっているのであれば、その自己相関の構造を記述する時系列モデルを構築し、予測などを行うことができます。
逆に、データが自己相関をもっ...
時系列分析 経済・ファイナンスデータのホワイトノイズとは？シミュレーションの仮定を知ろう
前回、データの定常性について書きました。
今回は、時系列モデルにおいて撹乱項（innovation）として用いられるホワイトノイズについて書きたいと思います。
撹乱項は、時系列データをモデル化した際に表現できない誤差に該当する...
時系列分析 経済・ファイナンスデータの定常性とは？日本株の時系列データで確認してみた
ツイッターやブログを通じて様々な投資情報が提供されていますが、その主な目的の１つは将来の株価や業績を予測することです。
時系列分析も同様に、株価や経済指標などの時系列データが持つ特徴を説明するモデルを構築し、データの予測やデータ同士...