経済時系列分æž
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ç¾åœ¨ã€åºƒç¯„ãªåˆ†é‡Žã§ç”¨ã„られã¦ã„る経済時系列分æžã‚’テーマã¨ã—ã¦ã€ãã®ä¸»ãªæ‰‹æ³•ã‚’å–り上ã’è§£èª¬ã€‚ç¬¬ï¼‘ç« ã‹ã‚‰ç¬¬ï¼–ç« ã«ãŠã„ã¦ã¯ã€ã„ã‚ã°å¤å…¸çš„ãªæ‰‹æ³•ã‚’è«–ã˜ã€æ¬¡ã®ç¬¬ï¼—ç« ã‹ã‚‰ç¬¬ï¼™ç« ã§ã¯ç¢ºçŽ‡éŽç¨‹ã€ç‰¹ã«çµŒæ¸ˆæ™‚系列分æžã«ãŠã„ã¦æœ€ã‚‚用ã„られる定常éŽç¨‹ã«é–¢ã™ã‚‹ç†è«–ã®å°Žå…¥éƒ¨åˆ†ã‚’扱ã†ã€‚ãれらをè¸ã¾ãˆã¦ç¬¬10ç« ã‹ã‚‰ç¬¬12ç« ã§ã¯ã€ä¸»ã¨ã—ã¦å®šå¸¸éŽç¨‹ã‚’å‰æã¨ã—ãŸå› 果性ã€ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«é¸æŠžã€çŠ¶æ…‹ç©ºé–“モデルã«é–¢ã™ã‚‹è°è«–を扱ã£ã¦ã„る。最後ã«ç¬¬13ç« ã‹ã‚‰ç¬¬16ç« ã¯éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžæ‰‹æ³•ã‚’解説。
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åºç«  経済時系列分æžã®ãŸã‚ã«
 1. 経済統計データを利用ã™ã‚‹éš›ã®æ³¨æ„点
 2. 経済時系列分æžã®ãŸã‚ã®çµ±è¨ˆçš„基礎
 コラム①統計より悪ã„雇用情勢:統計ã®ã‚¯ã‚»ã‚’知る
ç¬¬ï¼‘ç« ã€€çµŒæ¸ˆçµ±è¨ˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨ãã®åˆ†æžæ‰‹æ³•
 1. é‡çš„データã¨è³ªçš„データ
 2. クãƒã‚¹ã‚»ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ»ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨æ™‚系列データ
 3. 1変é‡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¨å¤šå¤‰é‡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿
 コラム②GNPã¯æ¶ˆãˆãŸï¼Ÿ
ç¬¬ï¼’ç« ã€€çµŒæ¸ˆæ™‚ç³»åˆ—ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æ§‹æˆè¦ç´ ã¨åˆ†è§£
 1. 構æˆè¦ç´ :傾å‘変動・循環変動・å£ç¯€å¤‰å‹•ãƒ»ä¸è¦å‰‡å¤‰å‹•
 2. 経済時系列データã®åˆ†è§£
 3. 分解å¼
 コラム③景気循環ç†è«–ã¨æ™‚系列分æž
ç¬¬ï¼“ç« ã€€å£ç¯€å¤‰å‹•
 1. å£ç¯€å¤‰å‹•ã®è€ƒãˆæ–¹
 2. å£ç¯€å¤‰å‹•ã®æŽ¨å®š
 3. å£ç¯€å¤‰å‹•ã‚’除去ã™ã‚‹ã“ã¨ã®æ„味
 4. センサス局法X-12ARIMA
 コラム④å£ç¯€å¤‰å‹•èª¿æ•´ã®ãŸã‚ã®ã‚»ãƒ³ã‚µã‚¹å±€æ³•
 コラム⑤ã¾ã‚‹ã§ã‚¸ã‚§ãƒƒãƒˆã‚³ãƒ¼ã‚¹ã‚¿ãƒ¼ã :経済æˆé•·çŽ‡ã¨å£ç¯€èª¿æ•´æ³•
ç¬¬ï¼”ç« ã€€ãƒˆãƒ¬ãƒ³ãƒ‰ï¼ˆå‚¾å‘変動)
 1. トレンドã®è€ƒãˆæ–¹
 2. トレンドã®æŽ¨å®šï¼‘:型を仮定ã™ã‚‹ã‚±ãƒ¼ã‚¹
 3. トレンドã®æŽ¨å®šï¼’:型を仮定ã—ãªã„ケース
ç¬¬ï¼•ç« ã€€å¾ªç’°å¤‰å‹•
 1. トレンドã¨å¾ªç’°å¤‰å‹•ï¼šãƒˆãƒ¬ãƒ³ãƒ‰ãƒ»ã‚µã‚¤ã‚¯ãƒ«
 2. 循環変動ã®æŽ¨å®š
 3. 景気循環ã¨å¾ªç’°å¤‰å‹•
 4. 景気指数
 5. å‰å¹´åŒæœˆæ¯”ã®åˆ©ç”¨ã¨å•é¡Œç‚¹
 6.段階的接近法ã¨çµ±è¨ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 コラム⑥景気循環を発掘ã™ã‚‹è€ƒå¤å¦è€…ãŸã¡ï¼šå®Ÿè¨¼åˆ†æžäº‹å§‹ã‚
 コラム⑦景気ã®å®Ÿæ„Ÿã¨GDP―パソコンã®æ©Ÿèƒ½ãŒï¼’å€ã«ãªã‚Œã°ä¾¡æ ¼ã¯åŠå€¤
ç¬¬ï¼–ç« ã€€ä¸è¦å‰‡å¤‰å‹•
 1. ä¸è¦å‰‡å¤‰å‹•ã¨é€£
 2. 系列相関
 3. 分散ã®ä¸å‡ä¸€æ€§
 4. コレãƒã‚°ãƒ©ãƒ
 練習å•é¡Œï¼ˆç¬¬ï¼‘ï¼ï¼–ç« ï¼‰
ç¬¬ï¼—ç« ã€€çµŒæ¸ˆæ™‚ç³»åˆ—åˆ†æžã¨ç¢ºç«‹éŽç¨‹
 1. 確率éŽç¨‹
 2. ファイナンスã¨ç¢ºçŽ‡éŽç¨‹
 コラム⑧ランダム・ウォークã¨æ ªä¾¡ã®å‹•ã
 コラム⑨ボラティリティã¨å¹¾ä½•ãƒ–ラウンé‹å‹•
ç¬¬ï¼˜ç« ã€€å®šå¸¸éŽç¨‹ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 1. 1変é‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 2. 多変é‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 3. 定常時系列モデルã®æŽ¨å®š
ç¬¬ï¼™ç« ã€€å®šå¸¸éŽç¨‹ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«è§£æž
 1. æ™‚é–“é ˜åŸŸã¨å‘¨æ³¢æ•°é ˜åŸŸ
 2. 自己共分散関数ã¨ãƒ‘ワースペクトル
 3. インパルス応ç”関数ã¨å‘¨æ³¢æ•°å¿œç”関数
 4. 自己回帰移動平å‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ãƒ‘ワースペクトル
 5. 相互共分散関数ã¨ã‚¯ãƒã‚¹ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«
 6.多変é‡è‡ªå·±å›žå¸°ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«
 7. 景気循環ã¨ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«è§£æž
 コラム⑩å£ç¯€èª¿æ•´ã®ã€Œæœ€é©æ€§ã€ã«ã¤ã„ã¦
 コラム⑪フーリエ解æžã¨ã‚¦ã‚§ãƒ¼ãƒ–レット(ã•ã–ãªã¿ï¼‰è§£æž
第10ç« ã€€å› æžœæ€§ã®åˆ†æž
 1. 統計的ãªæ„味ã§ã®å› 果性ã¨ã¯
 2. 相互相関関数
 3. グレンジャーã®æ„味ã§ã®å› 果性
 4. シムズã®æ¤œå®š
 5. インパルス応ç”関数
 6.相対パワー寄与率(ノイズ寄与率)
 7. 分散分解
第11ç« ã€€çµ±è¨ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®é¸æŠž
 1. 統計モデルã®æ§‹ç¯‰ã¨é¸æŠž
 2. ボックス・ジェンã‚ンスã®æ–¹æ³•
 3. 標本相関関数
 4. æƒ…å ±é‡åŸºæº–
 練習å•é¡Œï¼ˆç¬¬ï¼—ï¼11ç« ï¼‰
第12ç« ã€€çŠ¶æ…‹ç©ºé–“ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨ãƒ™ã‚¤ã‚ºçš„アプãƒãƒ¼ãƒ
 1. 線形システムã¨çŠ¶æ…‹ç©ºé–“表ç¾
 2. 状態ã®æŽ¨å®š
 3. 統計的方法ã«ãŠã‘るベイズ的アプãƒãƒ¼ãƒ
 4. データã‹ã‚‰å¾—ã‚‰ã‚Œã‚‹æƒ…å ±ã¨äº‹å‰ç¢ºçŽ‡
 5. ベイズ的アプãƒãƒ¼ãƒã¨çŠ¶æ…‹ç©ºé–“表ç¾
 6.ベイズモデルã¨ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«åˆ†æž
第13ç« ã€€éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžï¼‘:平å‡éžå®šå¸¸
 1. 経済時系列ã®éžå®šå¸¸æ€§
 2. å¹³å‡éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®å®šå¸¸åŒ–
 3. 階差定常モデルã¨ãƒˆãƒ¬ãƒ³ãƒ‰å®šå¸¸ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 4. 確定的トレンドã¨ç¢ºçŽ‡çš„トレンド
 5. 自己回帰和分移動平å‡ï¼ˆARIMA)モデル
 6.局所定常モデル
 7. å¹³å‡éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
第14ç« ã€€éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžï¼’:å˜ä½æ ¹éŽç¨‹ã¨å˜ä½æ ¹æ¤œå®š
 1. å˜ä½æ ¹éŽç¨‹
 2. å˜ä½æ ¹æ¤œå®š
 3. å˜ä½æ ¹æ¤œå®šã®å•é¡Œç‚¹
第15ç« ã€€éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžï¼“:共和分ã¨å…±å’Œåˆ†æ¤œå®š
 1. 共和分
 2. 共和分ã¨èª¤å·®ä¿®æ£ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 3. 共和分検定
 4. 共和分ã®å•é¡Œç‚¹
 コラム⑫経済時系列分æžã¨å˜ä½æ ¹ãƒ»å…±å’Œåˆ†
 コラム⑬グレンジャー・エングルらã®åŠŸç¸¾â€•ã‚¨ã‚³ãƒŽãƒ¡ãƒˆãƒªãƒƒã‚¯ã‚¹ã®é©å‘½ã‹ï¼Ÿ
第16ç« ã€€éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžï¼”:ボラティリティ変動モデル
 1. 分散共分散éžå®šå¸¸æ™‚系列ã®åˆ†æžã¨ãƒœãƒ©ãƒ†ã‚£ãƒªãƒ†ã‚£
 2. éžæ£è¦åˆ†å¸ƒã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
 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ã¨ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãƒ»ãƒªã‚¹ã‚¯
 コラムâ‘é«˜é »åº¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è§£æž
 練習å•é¡Œï¼ˆç¬¬12ï¼16ç« ï¼‰
ç·´ç¿’å•é¡Œè§£ç”
å‚考文献
索引