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​『時系列分析 その6 見せかけの回帰と共和分』
https://qiita.com/asys/items/ea24953d2b3fc0758acb by @asys @​Qiita

#python_qiita #statsmodels_qiita

時系列分析 その6 見せかけの回帰と共和分 - Qiita

# 1. 概要 * [その5](https://qiita.com/asys/items/2aa9402c4ba2878b1ab5)に引き続き『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』を元に勉強中。 * 本稿は第6章の見せかけの回帰...

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​『時系列分析 その5 ARIMA、単位根過程』
https://qiita.com/asys/items/2aa9402c4ba2878b1ab5 by @asys @​Qiita

#python_qiita #株価_qiita #statsmodels_qiita

時系列分析 その5 ARIMA、単位根過程 - Qiita

# 1. 概要 * [その4](https://qiita.com/asys/items/9b0cff33f97d1fccb42c)に引き続き『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』を元に勉強中。 * 本稿は第5章の単位根過程につ...

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​『時系列分析 その4 VAR』
https://qiita.com/asys/items/9b0cff33f97d1fccb42c by @asys @​Qiita

#python_qiita #株価_qiita #statsmodels_qiita

時系列分析 その4 VAR - Qiita

# 1. 概要 * その3(https://qiita.com/asys/items/9d40172e72dd01caa293)に引き続いて『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』を元に勉強中。 * 今回は4章に当たる部分、VAR...

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​『時系列分析 その3 予測』
https://qiita.com/asys/items/9d40172e72dd01caa293 by @asys @​Qiita

#python_qiita #statsmodels_qiita

時系列分析 その3 予測 - Qiita

## 1. 概要 * その2( https://qiita.com/asys/items/622594cb482e01411632 )に引き続き『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』を元に勉強中。 * 今回は3章に当たる部分、A...

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​『Pythonのstatsmodelsで時系列分析をする』
https://qiita.com/hcpmiyuki/items/b1783956dee20c6d4700 by @hcpmiyuki @​Qiita

#python3_qiita #statsmodels_qiita #時系列分析_qiita #sarima_qiita #box_jenkins_qiita

Pythonのstatsmodelsで時系列分析をする - Qiita

これは[MYJLab Advent Calendar 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/myjlab)の14日目の記事です。 ## こんにちは + 宮治研究室に所属する学部3年...

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​『時系列分析 その2』
https://qiita.com/asys/items/622594cb482e01411632 by @asys @​Qiita

#python_qiita #statsmodels_qiita

時系列分析 その2 - Qiita

## 1. 概要 * その1( https://qiita.com/asys/items/d28a0ce0a8f51681a243 )に引き続き『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』を元に勉強中。 * 今回は2章に当たる部分、A...

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​『Pythonで一般ガウス状態空間モデル』
https://qiita.com/kidaufo/items/bb36e11f95ebc4528e5c by @kidaufo @​Qiita

#python_qiita #時系列解析_qiita #状態空間モデル_qiita #statsmodels_qiita

Pythonで一般ガウス状態空間モデル - Qiita

状態空間モデルは時系列分析の1手法。時系列での変動を複数の成分に分解してモデリングできるため、解釈性が高い。近年、状態空間モデルについて、分かりやすく解説している書籍が複数出版されている。 ## 状態空間モデルの参考文献 1. [...

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​『statsmodelsによる誤差修正モデル入門』
https://qiita.com/innovation1005/items/d53d9ba4f9e8ee1832c6 by @innovation1005 @​Qiita

#statistics_qiita #python3_qiita #datascience_qiita #statsmodels_qiita

statsmodelsによる誤差修正モデル入門 - Qiita

自学ノートとしてメモ書きしてみました。 GrangerとNewbold(1974)とYule(1936)により導入された誤差修正モデル(error correction model: ECM)は多変量の時系列モデルで、分析対象となる...

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​『時系列分析 その1』
https://qiita.com/asys/items/d28a0ce0a8f51681a243 by @asys @​Qiita

#python_qiita #statsmodels_qiita

時系列分析 その1 - Qiita

## 目的 * 時系列データときたらとりあえずRNN!、LSTM!!っていう感じだったのですが、ARIMAとかSARIMAなるものを知り自分の引き出しに加えたいということで勉強。 * ライブラリ使ってそれにぶち込むのは簡単だろうけど、...

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​『Time Series Decomposition』
https://qiita.com/pear_0/items/4fc8a279e1f0c9023954 by @pear_0 @​Qiita

#python_qiita #時系列解析_qiita #statsmodels_qiita

Time Series Decomposition - Qiita

# 月次リターンのカレンダー効果を検証 statsmodelsのdecomposeを用いて、ハロウィーン効果、Sell in Mayなど巷で言われるカレンダー効果が見られるか実験 ```python import numpy a...