科目ナンバー

SG-SA5-7C23

履修条件・関連科目等

確率統計の基礎を理解し、ＰＣによる簡単な計算が独力でできることを前提とする。時系列解析についての知識は前提としない。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

時系列解析の基礎と応用に関する講義を行なう。特にパラメトリックな時系列モデルを用いた解析を中心とする。線形のＡＲモデルについて詳しく論じた上で、非線形モデルについても言及する。比較的新しい方法による予測についても取り上げる。また、データ解析の演習も行う。

科目目的

統計的な時系列解析について、理論的基礎、基本的な解析法について理解することを目的とする。

到達目標

時系列解析の基礎を理解し、実際の時系列データの解析がある程度できるような力を身につけることを目標とする。

授業計画と内容

第1回 時系列データとモデル
第2回 時系列の分解
第3回 トレンドの推定と季節調整
第4回 移動平均と多項式回帰
第5回 確率過程の基礎
第6回 自己相関関数とスペクトル
第7回 AR(1)モデル
第8回 AR(p)モデル
第9回 ARモデルの推定
第10回 最尤法と情報量規準
第11回 予測
第12回 その他のモデル
第13回 ランダムウォークと収益率の分析
第14回 まとめ

以上は目安である。また、講義時間内に演習も行う。

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

　指示された内容についての予習を行う。また疑問点を持ち越さないように復習をすること。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

テキスト：なし
参考文献：講義中に紹介する

その他特記事項

参考URL