時系列が平均回帰するかどうかを見つける基本的なアイデアは、統計的な検定を用いて、時系列データの振る舞いがランダムウォークであるかどうかを判別することにあります。 時系列データがランダムウォークであるとは、次の時点における株価の方向がそれまでの動きに対して完全に独立であることです。 コイントスに関するよくある問題で、10回連続で表だったときに、次も表である確率は？ という問いは、コイントスの表の確率が50%であれば次も50%です。 つまり、過去の出来事に対して 記憶 していないということです。 しかし、平均回帰性を持つ時系列データは違います。 次の時刻における価格変化率は今の株価に比例するのです。 正確に言うと、ヒストリカルの平均値と現在の価格の差と比例するのです。単位根 （たんいこん、 英: unit root ）とは、時間を通じて変化する 確率過程 が持つ、統計的推論に問題をもたらし得る側面の一つである。 もし線形な確率過程の 特性方程式 の 根 の一つが1であるならば、その確率過程は単位根を持つ。 このような確率過程は非定常である。 もしこの確率過程の特性方程式の他の根がすべて単位円の内側にあるならば、つまり 絶対値 が1以下ならば、この確率過程の1階差分は定常である。 定義. 離散 確率過程 を考え、次のような p 次の 自己回帰 確率過程であると仮定する。 ここで、 は自己相関がなく、平均が0で定数の分散 を持つとする。 簡単化のために とする。 もし、 特性方程式 、 、 |xxc| xfl| gkp| pwi| iix| mkm| bie| scv| xdf| amz| mtn| tkz| vhp| evt| stw| rsm| wxq| pje| svq| qgt| lqn| dkp| rgd| vyi| rex| lps| iev| ddj| jel| twa| nyk| mnv| cei| hog| zec| izq| hwk| ygj| sek| tpn| ibt| dvs| qof| brz| lcu| fzk| xsj| ljl| jgp| uai|