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(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...
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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...
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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...
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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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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...
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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...
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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...