EViews 10 多変量のARモデルによる短期予測

ベクトル自己回帰(VAR)モデル、構造VAR(SVAR)モデル、Bayesian VAR(BVAR)モデルの推定に必要な基礎知識と、
対応するEViewsの操作について学びます。
「EViews10による短期の時系列予測」を受講したか、もしくは同等の知識をお持ちの方を想定し、解説を行います。
※セミナー再編成に伴い、共和分関係に基づくベクトル誤差修正(VEC)モデルに関しては別のセミナーで解説することになりましたのでご注意ください。
講習内容
■VARモデルの推定
ベクトル自己回帰(VAR)モデルは、経済予測や政策効果の分析に利用される、時系列分析において非常に人気のあるツールです。
特定の経済理論に基づくことなく経済変数間の動学的な関係を分析し、ショックが動学的にどのように伝搬するかを表示できます。
本講習会ではVARモデルの基礎知識と、対応するEViewsの操作について解説します。
たとえばグレンジャー因果性の検定、情報量規準によるラグ次数決定、線形制約(EViews10新機能)、インパルス応答分析、分散分解、ヒストリカル分解(EViews10新機能)などについて解説します。

■構造VARモデルの推定
VARモデルの誤差項に制約条件を課してインパルス応答を観察することを目的とした構造VAR(SVAR)モデルの基本的考え方と操作方法について学びます。
最も基本的なVARモデルは各推定式の誤差項が独立であり、ショックが次の期から他の変数に伝搬する形になっています。
ここでは、誤差項間に研究者の考える制約を課し、しかもショックが同時点で伝搬するようなケースを想定し、解説を行います。

■BVARモデルの推定
ベイズ統計を利用したBayesian VAR(BVAR)モデルの基本的な考え方と推定方法について学びます。
最初にベイズ統計学の基礎知識を確認し、BVARの推定でポイントになる事前分布の考え方を整理します。
そして、例題を用いてBVARを推定することで、BVARを利用することのメリットについて理解を深めます。
 
参加費用(税込)
48,600円
会場
株式会社ライトストーン セミナールーム
JR秋葉原駅/JR浅草橋駅 徒歩7分 都営新宿線岩本町駅 徒歩5分 JR馬喰町駅 徒歩5分   地図
受講にあたって必要となる知識
「EViewsによる時系列分析」を受講したか、もしくは同等の知識をお持ちの方を想定し、解説を行います。
開催日時空席状況申込
2017年12月14日(木)10:00-17:00 受付中