Rで学ぶVAR実証分析時系列分析の基礎から予測まで

村尾博

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作品内容

※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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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
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