序章　経済時系列分析のために
　1. 経済統計データを利用する際の注意点
　2. 経済時系列分析のための統計的基礎
　コラム①統計より悪い雇用情勢：統計のクセを知る
第１章　経済統計データとその分析手法
　1. 量的データと質的データ
　2. クロスセクション・データと時系列データ
　3. １変量データと多変量データ
　コラム②GNPは消えた？
第２章　経済時系列データの構成要素と分解
　1. 構成要素：傾向変動・循環変動・季節変動・不規則変動
　2. 経済時系列データの分解
　3. 分解式
　コラム③景気循環理論と時系列分析
第３章　季節変動
　1. 季節変動の考え方
　2. 季節変動の推定
　3. 季節変動を除去することの意味
　4. センサス局法X-12ARIMA
　コラム④季節変動調整のためのセンサス局法
　コラム⑤まるでジェットコースターだ：経済成長率と季節調整法
第４章　トレンド（傾向変動）
　1. トレンドの考え方
　2. トレンドの推定１：型を仮定するケース
　3. トレンドの推定２：型を仮定しないケース
第５章　循環変動
　1. トレンドと循環変動：トレンド・サイクル
　2. 循環変動の推定
　3. 景気循環と循環変動
　4. 景気指数
　5. 前年同月比の利用と問題点
　6．段階的接近法と統計モデル
　コラム⑥景気循環を発掘する考古学者たち：実証分析事始め
　コラム⑦景気の実感とGDP―パソコンの機能が２倍になれば価格は半値
第６章　不規則変動
　1. 不規則変動と連
　2. 系列相関
　3. 分散の不均一性
　4. コレログラム
　練習問題（第１－６章）
第７章　経済時系列分析と確立過程
　1. 確率過程
　2. ファイナンスと確率過程
　コラム⑧ランダム・ウォークと株価の動き
　コラム⑨ボラティリティと幾何ブラウン運動
第８章　定常過程のモデル
　1. １変量モデル
　2. 多変量モデル
　3. 定常時系列モデルの推定
第９章　定常過程のモデルとスペクトル解析
　1. 時間領域と周波数領域
　2. 自己共分散関数とパワースペクトル
　3. インパルス応答関数と周波数応答関数
　4. 自己回帰移動平均モデルのパワースペクトル
　5. 相互共分散関数とクロススペクトル
　6．多変量自己回帰モデルのスペクトル
　7. 景気循環とスペクトル解析
　コラム⑩季節調整の「最適性」について
　コラム⑪フーリエ解析とウェーブレット（さざなみ）解析
第10章　因果性の分析
　1. 統計的な意味での因果性とは
　2. 相互相関関数
　3. グレンジャーの意味での因果性
　4. シムズの検定
　5. インパルス応答関数
　6．相対パワー寄与率（ノイズ寄与率）
　7. 分散分解
第11章　統計モデルの選択
　1. 統計モデルの構築と選択
　2. ボックス・ジェンキンスの方法
　3. 標本相関関数
　4. 情報量基準
　練習問題（第７－11章）
第12章　状態空間モデルとベイズ的アプローチ
　1. 線形システムと状態空間表現
　2. 状態の推定
　3. 統計的方法におけるベイズ的アプローチ
　4. データから得られる情報と事前確率
　5. ベイズ的アプローチと状態空間表現
　6．ベイズモデルとスペクトル分析
第13章　非定常時系列の分析１：平均非定常
　1. 経済時系列の非定常性
　2. 平均非定常時系列の定常化
　3. 階差定常モデルとトレンド定常モデル
　4. 確定的トレンドと確率的トレンド
　5. 自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデル
　6．局所定常モデル
　7. 平均非定常時系列の分析モデル
第14章　非定常時系列の分析２：単位根過程と単位根検定
　1. 単位根過程
　2. 単位根検定
　3. 単位根検定の問題点
第15章　非定常時系列の分析３：共和分と共和分検定
　1. 共和分
　2. 共和分と誤差修正モデル
　3. 共和分検定
　4. 共和分の問題点
　コラム⑫経済時系列分析と単位根・共和分
　コラム⑬グレンジャー・エングルらの功績―エコノメトリックスの革命か？
第16章　非定常時系列の分析４：ボラティリティ変動モデル
　1. 分散共分散非定常時系列の分析とボラティリティ
　2. 非正規分布のモデル
　3. ブラック・ショールズモデル
　4. ブラック・ショールズモデルとモデル・リスク
　コラム⑭高頻度データの解析
　練習問題（第12－16章）
練習問題解答
参考文献
索引