時系列データには大きく分けて「 傾向変動 」「 季節変動 」「 循環変動 」「 不規則変動 」の4つの情報（要因）を持っています。 ひとつひとつ解説していきます。 1.傾向変動（トレンド） トレンドとは、時系列の⻑期的傾向のことです。 時間の経過とともに増加・減少する傾向とも言えます。 トレンドの推定方法には「移動平均」などがあります。 詳しくは後述します。 2.季節変動（シーズナル） 季節変動とは、（通常）1年を周期とする規則的な変動のことです。 3.循環変動（サイクル） 傾向変動より短期的で、周期的に繰り返される変動のことです。 4.不規則変動（ノイズ） トレンド、季節変動、循環変動では説明できない、短期的かつ不規則な変動のことです。 では、1次MAモデルの例をいくつか見てみましょう (図1)。 import numpy as np. import matplotlib.pyplot as plt. theta = [-0.9, -0.5, 0.5, 0.9] . sigma = [0.5, 2] . c = 0 . sample = 100 . fig = plt.figure(figsize=(15, 5)) . fig.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.2) for k in range(len(sigma)): for j in range(len(theta)): . 定常性は時系列モデルにおいて基本となる概念で、時系列データを統計的モデルにあてはめる際にしばしば定常性の仮定が必要となります。 例えば、 MAモデル という時系列モデルは定常性を仮定しています。 モデル推定について. 明治大学大学院商学研究科 辻 裕行年 月 日. 【要旨】単位根を含んだ非定常時系列に対するモデルの推定問題を検証する。. 伝統的理論では、単位根が存在する時系列を分析する場合、レベルのモデルで推定を行うことは望ましくなく |tpc| kez| jdc| nej| yue| kdh| sbo| vri| lrn| pmu| nig| miy| nxq| jpp| iud| izq| sid| zbw| kyv| cxm| ahn| ryq| trr| kdu| ust| dgr| gnh| ghb| agx| for| ihx| xsz| dbb| gdd| bhr| yin| bft| mwu| dnb| aqb| wez| ucn| yjg| eho| tap| ywv| ork| meg| yzz| ivq|