経済時系列の統計―その数理的基礎(統計科学のフロンティア〈8〉) [全集叢書]

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経済時系列の統計―その数理的基礎(統計科学のフロンティア〈8〉) [全集叢書]

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出版社:岩波書店
販売開始日: 2003/02/15
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経済時系列の統計―その数理的基礎(統計科学のフロンティア〈8〉) の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    金融時系列のモデル、長期記憶モデル、共和分分析など、ダイナミックに変動する経済現象を捉えるための基礎となる技法を紹介。話題のウェーブレット解析への入門と非定常性に関する基礎的事柄を補論として付す。
  • 目次

     編集にあたって

    第Ⅰ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Ⅱ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Ⅲ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
  • 出版社からのコメント

    複雑に変動する株価などをいかに予測するか
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    刈屋 武昭(カリヤ タケアキ)
    1944年生まれ。京都大学経済研究所金融工学研究センター。みずほ第一フィナンシャルテクノロジー

    矢島 美寛(ヤジマ ヨシヒロ)
    1952年生まれ。東京大学大学院経済学研究科

    田中 勝人(タナカ カツト)
    1950年生まれ。一橋大学大学院経済学研究科

    竹内 啓(タケウチ ケイ)
    1933年生まれ。明治学院大学国際学部

経済時系列の統計―その数理的基礎(統計科学のフロンティア〈8〉) の商品スペック

商品仕様
出版社名:岩波書店
著者名:刈屋 武昭(著)/矢島 美寛(著)/田中 勝人(著)/竹内 啓(著)
発行年月日:2003/02/13
ISBN-10:4000068482
ISBN-13:9784000068482
判型:A5
対象:専門
発行形態:全集叢書
内容:数学
言語:日本語
ページ数:318ページ
縦:22cm
その他:経済時系列の統計-その数理的基礎-
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