適応的モデルによる経済時系列分析

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Author

    • 杉原, 敏夫, 1945- スギハラ, トシオ

Bibliographic Information

Title

適応的モデルによる経済時系列分析

Author

杉原, 敏夫, 1945-

Author(Another name)

スギハラ, トシオ

University

九州大学

Types of degree

博士 (経済学)

Grant ID

乙第6544号

Degree year

1997-10-22

Note and Description

博士論文

Table of Contents

  1. 目次/p3 (4コマ目)
  2. 第1章 経済・経営領域における時系列の特徴と分析技法/p1 (7コマ目)
  3. 1.1.経済・経営時系列と分析の目的/p1 (7コマ目)
  4. 1.2.代表的な分析方法と適用領域/p7 (10コマ目)
  5. 第2章 不規則変動とカルマンフィルタ/p15 (14コマ目)
  6. 2.1.線形システム理論とカルマンフィルタ/p15 (14コマ目)
  7. 2.2.ウィーナフィルタとカルマンフィルタ/p21 (17コマ目)
  8. 2.3.カルマンフィルタによる推定方法/p25 (19コマ目)
  9. 2.4.定式化と計算法/p35 (24コマ目)
  10. 2.5.拡張カルマンフィルタ/p42 (28コマ目)
  11. 2.6.カルマンフィルタの特徴と適用上の問題点/p43 (28コマ目)
  12. 2.7.カルマンフィルタの時系列データへの適用(その1)/p48 (31コマ目)
  13. 2.8.カルマンフィルタの時系列データへの適用(その2)/p72 (43コマ目)
  14. 第3章 ARMAモデルとカルマンフィルタ/p89 (51コマ目)
  15. 3.1.ARモデル/p89 (51コマ目)
  16. 3.2.ARMAモデル/p98 (56コマ目)
  17. 3.3.ARIMAモデル/p101 (57コマ目)
  18. 3.4.VARモデル/p104 (59コマ目)
  19. 3.5.ARMAモデルとカルマンフィルタ/p105 (59コマ目)
  20. 3.6.事例への適用(その1)/p109 (61コマ目)
  21. 3.7.事例への適用(その2)/p116 (65コマ目)
  22. 第4章 GMDHの適用/p122 (68コマ目)
  23. 4.1.モデルの自己修正/p122 (68コマ目)
  24. 4.2.GMDH/p125 (69コマ目)
  25. 4.3.カルマンフィルタへの取り込み/p129 (71コマ目)
  26. 4.4.事例への適用(その1)/p134 (74コマ目)
  27. 4.5 事例への適用(その2)/p139 (76コマ目)
  28. 第5章 時系列分析へのニューラルネットワークの適用/p145 (79コマ目)
  29. 5.1.自已組織化とニューラルネットワーク/p145 (79コマ目)
  30. 5.2.ニューラルネットワークと学習/p148 (81コマ目)
  31. 5.3.時系列予測へのニューラルネットワークの適用/p153 (83コマ目)
  32. 5.4.事例への適用(1次元時系列に対しての適用)/p161 (87コマ目)
  33. 5.5.事例への適用(カルマンフィルタの状態遷移への適用)/p165 (89コマ目)
  34. 第6章 カルマンフィルタ適用の評価と今後の展開/p174 (94コマ目)
  35. 6.1 各事例におけるカルマンフィルタ適用の評価/p174 (94コマ目)
  36. 6.2 適用にあたっての留意点/p177 (95コマ目)
  37. 6.3 今後の展開について/p185 (99コマ目)
  38. 付録 ファジィ時系列分析/p189 (101コマ目)
  39. A.1 ファジィによるモデル化/p189 (101コマ目)
  40. A.2 ファジィ線形モデル/p191 (102コマ目)
  41. A.3 ファジィ時系列分析/p194 (104コマ目)
  42. A.4 ファジィ自己回帰モデルの特徴と課題/p197 (105コマ目)
66access

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    500000153290
  • NII Author ID (NRID)
    • 8000001222519
  • DOI(NDL)
  • NDLBibID
    • 000000317604
  • Source
    • NDL ONLINE
    • NDL Digital Collections
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