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
時系列分析 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...