概要

昨今ビッグデータという言葉をよく聞きます。ITなどの技術革新により大量のデータが日々蓄積されるようになり，それらを活用したいという企業や組織が増えてきたことの現れです。そして，蓄積されたデータを正しく分析し，モデル化し，有効に扱えるデータサイエンティストが求められています。本書では，株価や収益率といった時系列データを正しく分析するための具体的な方法や分析の際に陥りやすい穴について実例を使って解説します。ソフトには，一通りの機能を備えているフリーソフトウェアRを使います。

こんな方におすすめ

• 時系列データを扱う人
• データ分析をする人

目次

第1章 時系列データのリテラシー

第2章 時系列データの観察と要約

第3章 時系列データの時間依存と自己回帰モデル

第4章【応用編】ホワイトノイズから分散不均一構造へ

第5章【実践編】時系列分析の投資への応用

付録A ファイナンス理論と統計数学

付録B R言語の基礎

サポート

ダウンロード

本書で使用する演習用のRDATAファイルがダウンロードできます。

圧縮ファイルをダウンロードしていただき，適宜解凍してご利用ください。Macをお使いの場合，「.RData」ファイルは隠しファイルになっている可能性があります。ファイルが見えない場合はお手数ですが今一度環境をご確認ください。

ダウンロードデータの詳細は第1章5節（CHAPTER1-5　Rによるデータ分析の準備）をご参照ください。

ダウンロード

演習用データ

正誤表

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

P.121　下から2行目

P.127　下から11行目　右辺の第1項

P.128　下から7行目

P.128　下から5行目

P.50　表2－2

P.50　コマンド

sd(x4927)
[1] 2.638556
> sd(x7272)
[1] 1.546933
> sd(x4502)
[1] 1.133956
> detach(2)

sd(x4927)
[1] 1.546933
> sd(x7272)
[1] 2.638556
> sd(x4502)
[1] 1.133956
> detach(2)

P.110　本文上から6行目

の式　の右辺

P.110　(4.1)の式の右辺

P.156　図5-6　左から13個目のデータ

P.159　図5-7　右から8個目のデータ

P.167　図5-9　右から８個目のデータ