今日和。 さて、独学ブログとして本来の路線へ。 本日は、 沖本 竜義 著『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 』から。 何故ならば、個人的に「時系列データ」の分析に多くの興味を持っているからです。 そこで本業が手薄な期間をつかって勉強しています。 その最中で、おもしろいモデル化手法を知りました。 “VAR モデル” のことです。 この界隈では有名な TJO 氏が解説しているので、その投稿記事へのリンクを貼ります。 本投稿は、多くを以下の 2 リンクを中心とした TJO 氏記事に参考にしてます。 https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/07/25/194546 https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/07/30/191853 沖本本、第 4 章冒頭から多少強調のために改変しつつ引用します。 “ベクトル自己回帰(VAR)モデル は、 自己回帰モデルを多変量に拡張したもの である。VAR モデルを用いる目的は主に 2 つで 1 つは 複数の変数を用いて予測精度の向上を図る ことであり、 もう 1 つは 変数間の動学的関係の分析を行う ことである。 特に、変数間の動学的関係の分析に関して、VAR モデルは グレンジャー因果性 インパルス応答関数 分散分解 という強力なツールを提供でき、推定も容易であるので、80 年代以降、マクロ経済学やファイナンスの分野で頻繁に利用されるようになった。本章では、 多変量のデータの動学的関係を分析する上で非常に重要なモデル である VAR モデルについて述べる。 ” このなかで、わたしが注目したのは 『インパルス応答関数』 です。 https://ja.wikipedia.org/wiki/インパルス応答 “インパルス応答(英語: impulse response)とは、インパルスと呼ばれる非常に短い信号を入力したときのシステムの出力である。インパルス反応とも。インパルスとは、時間的幅が無限小で高さが無限大のパルスである。実際のシステムではこのような信号は生成できないが、理想化としては有益な概念である。” 何故、これが有益かというと、以下の具体例から御理解いただ...
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