コンピュータ経済分析II:　時系列データを使った分析の応用

• 単位根検定について
• 拡張された単位根検定について
• 共和分検定
• 共和分検定とECM
  　上のp11には一部エラーがあります(わざとです。来週直します2003/10/14)

コンピュータ経済分析I:　時系列データを使った分析の基礎

はじめに

　過去において時系列分析は、計量経済学を学んだ後に学ぶことが経済学部では普通でした。もしくは大学院で学習する科目でした。ですが、最近ではその重要性が増してきています。というわけで、そう悠長なことを言っていられなくなりなりました。しかし昨年も一昨年も、計量経済学の最後の方に少し触れるのみで、学生の方もやや消化不良気味でした。
　今年度は幸いなことに、計量経済学とは別に講義ができるので、この講義で株価データなどを用いて、その基本をみなさんが楽しく学べるようにしたいと思っています。だからといって、講義中に別のHPなど見ている人はお断りです。
　さし当たっての努力として、「早く打鍵できること」を望んでいます。
毎日PCの前に10分でもいいから座ってください。手元を見ないで入力できるように努力してください。

参考文献

Hamilton, Time Series Analysis, PRINCETON,1994
山本　拓　「経済の時系列分析」, 1987
Enders, Applied Econometric Time Series,WILEY, 1995
　これらは私が参考にする本です。これを数段やさしくして解説する予定です。
チャレンジしたい人なら購入してもかまいません。が、それらに沿って講義するとは限りませんし、理解できるとは限りません。
自己責任で購入してください。特にHamiltonは、行列や確率分布を理解していてようやく読み始めることができるでしょう。

講義経過と講義予定

• 4/8　第1回　受講者確定・講義紹介　標本平均・標本分散・標本相関係数の復習と計算
  　
  • エクセルの練習(教材はyドライブの配布フォルダにあります。)
  • グラフの作成
  • コピー&形式を選択して貼り付け(行列入れ替え)
  • 複数セルの選択(Ctrl + Shift + 矢印キーの利用)
  • 数式 =average(セル範囲)　などの利用
  • 累乗^の利用　 =B105^0.5
  • 値上がり率 =(B4-B3)/B3*100　の作成
  
  
• 4/15 第2回(PDF)　時系列データの特性値(平均・自己分散・自己共分散・自己相関係数)
  
  • 実習1(PDF)　時間差1の標本自己共分散
  • 実習2(PDF)　時間差pの標本自己共分散・標本自己相関
  • 講義の答え(html)
  • 講義で作ったVBAコード入りのエクセルファイルが、家などで開かないときがあります。
    そのときは開く前に、「ツール→マクロ→セキュリティレベル」を選択して「中」を選ぶとよいでしょう。
  
  
• 4/22 第3回(PDF) 定常性。AR(p),MA(q),ARMA(p,q)
  
  • 3-2(PDF) AR(1)が定常過程であることの証明
    
  • 3-3(PDF) MA(1)が定常過程であることの証明
    
    
  
  
• 5/6 行列(PDF) 行列の積
  
  • 3-3(html) 全自動でY(t-p)とY(t)の散布図を作成するエクセルVBAプログラム
  
  
• 5/13 第4回(PDF) 自己相関と偏自己相関
  
  • 実習4-1(PDF) ラグ3の偏自己相関をScilabで求める。
    • 実習データ(txt) 実習4-1で使うデータ例
  • 4-1答(html) 実習4-1の4ページまでの答えと宿題。
    　
• 5/20 第4回(2)(PDF) 同定(自己相関と偏自己相関の利用)
  
  • 実習4-2(PDF) Scilabプログラミング：　グラフの作成と同定
    
    • 実習データ comp04ex0201.txt comp04ex0202.txt
  
  
• 5/27 第5回(PDF) 最尤法の基礎
  • 実習1 (PDF) 表計算シート上での確認
  • 実習2 (PDF) ソルバーを使った最尤法
    
  • 数学注
    • 自然対数の底e(PDF)
    • 対数関数とその性質(PDF)
• 6/3 第5回(2) (PDF)　最尤法によるAR(p),MA(q),ARMA(p,q)の推定

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  　以下の順で講義します。
  
• 第6回　診断(1)検定　Box=Pierce, Lung=Box (2)情報量規準　AIC, SBIC
• 第7回　予測・・・モデルが正しいとして、予測をしてみよう!!!
• 第8回　非定常モデル(1)単位根検定 実習1 (PDF) ADF検定をScilabでプログラミング
• 第9回　非定常モデル(2)ARIMA(p,d,q)
• 第10回 非定常モデル(3)ARCHモデル・GARCHモデル
• 試験

目標

　(1)PCに強くなる。表計算ソフト(今年はExcel)や様々なPC言語を用いて分析できる。
　(2)1変数の時系列データの特性値の意味をつかむ。
　(3)定常性について理解する
　(4)同定・推定・診断・予測の一連の流れをつかみ、諸検定の意味を理解する。
　(5)早起きする。1限だからといって遅刻しない。

使うソフト

　・Scilab
　・Excel
　・(希望があればC言語)

その他注意

講義時にはA4のレポート用紙を必ず持参してください。出欠代わりのレポートに使うことがあります。