Ｒで学ぶＶＡＲ実証分析　時系列分析の基礎から予測まで「改訂２版」

ベクトル自己回帰（ＶＡＲ：ｖｅｃｔｏｒ　ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｅｓ）に特化した実用書
本書はＲを使ってベクトル自己回帰（ＶＡＲ：ｖｅｃｔｏｒ　ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをＲで書くことの疑問、等ＶＡＲに関する疑問に答えるものです。実証分析を行ううえで、役に立つ情報を提供します。
改訂２版では、「ヒストリカル分解」を章として拡充するとともに、構造安定性に関する仮説検定を追加し、単位根仮説検定のトピックを更に充実しました。また、本書で使用するＲパッケージやＲ関数に関して再検討を行い、「ＣＡＤＦｔｅｓｔ」を本書で使用するＲパッケージに含めました。

ベクトル自己回帰（VAR）に特化した実用書
本書はRを使ってベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analysis）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問など、VARに関する疑問に答え、実証分析を行ううえで役に立つ情報を提供します。
改訂2版では、「ヒストリカル分解」を章として拡充するとともに、構造安定性に関する仮説検定を追加し、単位根仮説検定のトピックを更に充実しました。また、本書で使用するRパッケージやR関数に関して再検討を行い、「CADFtest」を本書で使用するRパッケージに含めました。

目次

第２版によせて
まえがき
第1章　Rについて
第2章　VAR分析の紹介
第3章　時系列分析の基礎
第4章　VAR分析の基礎
第5章　ラグ次数の選択問題
第6章　単位根検定
第7章　共和分検定
第8章　撹乱項に関する仮説検定
第9章　推定と識別問題
第10章　係数パラメータに関する仮説検定
第11章　インパルス応答分析
第12章　推定後のモデル変換
第13章　インパルス応答分析の区間推定
第14章　予測誤差の分散分解
第15章　グランジャー因果性検定
第16章　ヒストリカル分解
第17章　その他のVAR分析
あとがき 本書を終えるにあたり
索引
参考文献
分布表

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