- Amazon.co.jp ・本 (265ページ)
- / ISBN・EAN: 9784000054553
作品紹介・あらすじ
時系列データとは、気温や地震といった自然現象にまつわる情報や、株価や為替などの経済指標のように、時間とともに変動する現象の記録である。本書では、代表的な時系列モデリングとその解析法をとりあげる。とくに、データの特徴をうまくとらえ表現するためのモデルのたて方について丁寧に解説する。また、各章末に設問を設け、時系列解析モデルの本質的理解とその実践的応用に役立つよう配慮した。
感想・レビュー・書評
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2650円購入2018-06-04
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時系列解析の教科書だが、前半は最小二乗法の推定法やKL推定量、AICなど統計の基本的な内容を扱っていて読み応えがある。後半からARMAや状態空間が出てくる。カルマンフィルタ・粒子フィルタ両方を解説していてわかりやすい。誤差分散の計算法もある。
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学生からのリクエスト
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なかなか本屋で見つからなくて、アマゾンで買っちゃいました。3月9日の統計数理研究所の「バイオサイエンスのための時系列解析入門」用テキストです。
ぱっと見、数式、行列式でやばいと思ったけど、新しい記号なんかはなくて、高校で習ったことを使いこなせればできそう。(しかし、それを覚えているのか??)
さらっと予習して、講習受けて、じっくり復習します。 -
『時系列解析入門』は昔の『時系列解析プログラミング』にモンテカルロ・フィルタの章を加えて、そのかわりにFortranのサンプル・コードのページを除いたもの(ちなみにサンプル・コードは今でも統計数理研究所の著者のウェブに公開されているはず)。私が持っている『時系列解析プログラミング』は使いすぎてもうボロボロになっている。このFortranのコードをPascal(Delphi)に移植しながら、時系列分析に目覚めていったのだった。カルマンフィルタやベクトル自己回帰モデルがちゃんと動いたときは感動した。これがあれば少なくとも時系列分析に関してはPcGiveやMatlab,S-Plusといった高価なアプリケーション・ソフトを買う必要はなくなる。
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読みたい。
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統計数理研究所北川源四郎所長による時系列解析の入門書。もとはソースコードが載ってたがそれを割愛する代わりに最新の知見にも触れられている。この分野を知らない人が読んでも論理が極めて明晰なので大学1年程度の数学知識があれば問題なく読めるとおもう。とりわけベイジアン統計、状態空間表現によって一般化されるカルマンフィルターを理解するにはこれ以上易しい本は多分ない。状態空間表現は非常に美しいが、金融時系列を恒常的に(きれいな論文を仕上げるためではなくお金儲けに利用するという意味で)扱うためにはプログラマーとクオンツ・トレーダーの不断の努力は必要。