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Pythonによるマクロ経済予測入門

新谷 元嗣／著 前橋 昻平／著

朝倉書店 2022.11 (実践Pythonライブラリー)

所蔵

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 持禁区分 状態
オーテピア高知図書館 3Fビジネス /331.19/ｼﾝ/ 1111718738 一般   利用可 iLisvirtual

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タイトル Pythonによるマクロ経済予測入門
叢書名 実践Pythonライブラリー
著者 新谷 元嗣 ／著, 前橋 昻平 ／著  
著者典拠番号 110007563520000 , 110008081600000
出版者 朝倉書店
出版地 東京
出版年 2022.11
ページ数 5,214p
大きさ 21cm
言語 日本語
一般件名 経済予測-データ処理 , マクロ経済学
一般件名典拠番号 510701110010000 , 511588300000000
NDC分類(9版) 331.19
内容紹介 マクロ経済活動における時系列データを解析するための理論を理解し、Pythonで実践する入門書。ARモデルの予測からマクロ経済データの変換、予測モデルの選択、動学因子モデルの予測、機械学習の予測までを解説する。
ISBN 4-254-12901-4
ISBN13桁 978-4-254-12901-4
本体価格 ¥3500
資料情報1 『Pythonによるマクロ経済予測入門』（実践Pythonライブラリー）　新谷 元嗣／著, 前橋 昻平／著 　朝倉書店　2022.11（所蔵館：オーテピア高知図書館　 請求記号：/331.19/ｼﾝ/　 資料コード：1111718738）
URL
https://opac.library.kochi.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1120669119

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目次

1.ARモデルの予測
  1.1 AR(1)モデル
  1.2 定常性と自己相関
  1.3 AR(1)モデルの予測
  1.4 AR(p)モデルの予測
  1.5 ラグ次数の選択
  1.6 行列演算による推定量と予測の導出
  1.7 Pythonの実践演習
2.マクロ経済データの変換
  2.1 線形変換と非線形変換
  2.2 階差変換
  2.3 季節調整と移動平均
  2.4 HPフィルタによるディトレンド
  2.5 単位根検定
  2.6 ビバリッジ・ネルソン分解によるディトレンド
  2.7 UCモデルによるディトレンド
  2.8 Pythonの実践演習
3.予測モデルの選択
  3.1 サンプル内予測とサンプル外予測
  3.2 予測精度比較とディーボルド・マリアーノ検定
  3.3 VARモデルの予測
  3.4 グレンジャー因果性検定
  3.5 混合頻度データを用いた予測
  3.6 合成予測
  3.7 ベイジアン・モデル平均
  3.8 Pythonの実践演習
4.動学因子モデルの予測
  4.1 動学因子モデルと最尤推定
  4.2 主成分分析と共通因子推定
  4.3 共通因子数の選択
  4.4 主成分回帰による動学因子モデルの予測
  4.5 混合頻度データを用いた動学因子モデルの予測
  4.6 Pythonの実践演習
5.機械学習の予測
  5.1 正則化推定量
  5.2 サポートベクトル回帰
  5.3 交差検証とブートストラップ
  5.4 回帰木とアンサンブル学習
  5.5 ニューラルネットワーク
  5.6 テキストデータを用いたマクロ経済予測
  5.7 Pythonの実践演習

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