最新刊
Rで学ぶVAR実証分析 時系列分析の基礎から予測まで
(2020/01/17)※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ベクトル自己回帰(VAR:vector autoregression analyses)に特化した実用書 本書はRを使ってベクトル自己回帰(VAR:vector autoregression analysis)分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問、等VARに関する疑問に答えるものです。実証分析を行ううえで、役に立つ情報を提供します。 まえがき 第1章 Rについて 第2章 VAR分析の紹介 第3章 時系列分析の基礎 第4章 VAR分析の基礎 第5章 ラグ次数の選択問題 第6章 単位根検定 第7章 共和分検定 第8章 撹乱項に関する仮説検定 第9章 推定と識別問題 第10章 係数パラメータの制約に関する仮説検定 第11章 インパルス応答分析 第12章 推定後のモデル変換 第13章 インパルス応答分析の区間推定 第14章 予測誤差の分散分解 第15章 グランジャー因果性検定 第16章 その他のVAR分析 あとがき 本書を終えるにあたり 索引 参考文献 分布表
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