株式投資で学ぶ数理的手法 第４章 「時系列を分析する」を公開しました。
時系列データを分析するための基本的事項を以下５節に章立てしています
1 節ではこの混合を見極め分析を容易にできるよう原データを整形する方法をみていきます。
2 節では自己回帰モデルの重要な例である和分過程の基本的な性質をまとめています。そして実践的な事例として、米国の2年物国債金利が10年物国債金利に対して因果性を持つのかどうかを確認するコードを作成します。
3 節では移動平均モデル（MA、ARMA、ARIMA）を、4 節では分散不均一モデル（ARCH、GARCH）を見ていきます。この二つの節では サンプルコードとして総務省の家計調査統計を使った予測を行ってみます。
5 節ではAR系、MA系を含む広範な時系列の構造を状態空間モデルとして取り扱うことで制御理論やシステム理論で蓄積された有用な技法を活用できることを説明します。この節ではトヨタ自動車の株価推移を状態空間モデルを使い予測するコードを掲載しています。そして株価の予測に時系列分析ツールを使うことの妥当性について少々私見をつけました。
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