2010.4.6(更新)
科目名：2010年,時系列データ分析（３・４年次科目）
担当教員名：橋本次郎（３階２３番研究室），大学：0257-24-6655（内線323）
講義日：
秋学期の火曜日３限（13:15－14:45）,第２ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ実習室
テキスト： プリント配布．
科目内容：経済データには時系列データと横断面データがあり、時系列データを利用する場面が多い。特に年データでなく、四半期や月次の時系列データの取扱、そのような時系列データが持つ性質や特徴を理論的に理解するとともに、実践的に解析することは重要である。本講では実践的理解や計算上の操作を充実させながら修得をめざすのでパソコンを用いての授業となる。
| ―講義計画―
１．時系列データについて |
８．時系列データの合成と分解 ９．時系列データの移動平均 10．時系列データの指数平準化 11．自己相関係数 12．交差相関係数 13.．自己回帰モデル 14．カオスとランダムウオーク |
授業で用いるエクセルファイル（秋学期）
章 |
講 義 内 容 等 | 授業で用いるファイル |
１ |
折れ線グラフと時系列 | timeseries01.xls |
２ |
トレンドについて | timeseries02.xls |
３ |
曲線の当てはめと予測、補論1、補論2 | timeseries03.xls |
４ |
周期的な変動 | timeseries04.xls |
５ |
ホワイトノイズと不規則変動 | timeseries05.xls |
| ６ | 時系列データの合成と分解、補論3、補論4 | timeseries06.xls |
| ７ | 移動平均 | timeseries07.xls |
| ８ | 指数平滑化 | timeseries08.xls |
| ９ | 自己相関係数 | timeseries09.xls |
| １０ | 交差相関係数 | timeseries10.xls |
１１ |
自己回帰モデル | timeseries11.xls |
| 時系列データ分析課題 |
前提条件 生活と統計Ⅰと生活と統計、そして生活と統計Ⅱの履修者が望ましい．
成績評価
①成績：練習課題（50％）と課題レポート（50％）
②出席：５回以上欠席の場合は単位取得不可能
要望事項
１．必ず,テキストを購入すること．すべての講義に出席すること．
２．パソコンが使えるようにすること．
３．毎回出席をとる．
４．なにか質問や疑問があれば，いつでも私に聞いてください．