カテゴリー: 時系列分析

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…

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 …

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…

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…

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…

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…