自 モデル 中産 研究 察 AR モデル 分 出 を 方 三 出 出 中家統計局 出 所 中価 フト フト フト 分 エネル ー際 名 質 際 調 ロ 三 中省別産 価 省固有需要 省固有供給 5 発 出 通 極 各省 CPI 3. Blanchard and Quah (989) モデル定結果 2
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- まとも ふじつぐ
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2 自 モデル 中産 研究 察 AR モデル 分 出 を 方 三 出 出 中家統計局 出 所 中価 フト フト フト 分 エネル ー際 名 質 際 調 ロ 三 中省別産 価 省固有需要 省固有供給 5 発 出 通 極 各省 CPI 3. Blanchard and Quah (989) モデル定結果 25 ERINAREP RTPLUS Blanchard and Quah (989) モデルは実質産出額価２数なる VAR モデルを 需要数供給数識別するめ方法であり識別されモデル誤差項は需要数 供給数を一方的化させる生的要因し解釈するこができる 定な以下 誘導形 VAR モデル 各省生産 張 26 中 出 図 4 中省別産出 価決定仕組み 4 全 CPI トレンド要因 中家統計局
3 ERINA REPORT PLUS No JUNE Blanchard and uah 989 自 ector Auto Regressive AR モデル 記 Blanchard and uah 989 モデル 出 AR 中 出 Gali 992 経済 2 中 本研究 中 場 自 ービス ービス CPI 自 デー 教 本研 ービス 中 中 最 高 究 ロ経済 進 交通通 研究 張 23 デー CPI 中 場 中 日本 研究 三 高 経済 経済 管 CPI デー 中経済 進 Jarko and Korhonen 23 州 企 研究 開 場 理 ト 別価 動 高 Blanchard and uah(989) AR モデル モデル 出 ロ 地 講 通 6 調 中家統計局 ERINAREP RTPLUS 26
4 自 モデル デー 範 デー 範 持 範 デー 範 主 平 動 別価 中 通 最 高 中家統計局 CPI 高 27 ] 正 [ 範 動 平 別価 察 中 研究 ERINAREP RTPLUS 中家統計局 化
5 ERINA REPORT PLUS No JUNE 中 別価 質 動 出 AR モデル ル モデ AR モデル 補 中家統計局 省別 列 列 デー 範 察 部 7 AR 9 場 士 999 教 GrangerandNewbold(974) 補 24 デー 出 AR モデル 場 出 課 3 AR モデル A 出 Blanchard and uah 989 可 正 正 見 場 フト 出 3 AR モデル 場 見 AR モデル 出 察 場 出 能 A 情 補 ー 出 ビス 可 出 出 出 AR モデル する 2.28 中家統計局 能 交通通 範 A 場 場 Blanchard and uah 989 モデル デー 場 ERINAREP RTPLUS 28
6 自 モデル 研究 察 出 正 ARモデル 記 見 987 張ディ ーフ ラー 2 2 (s) 果 張 ERINAREP RTPLUS 2.66 地 通 ).95 分 際 Pt 価 対する 要ョ 見 Yt AR モデル Augmented Dickey Fuller ADF モデル Engleand ranger( 新 出 モデル CPI モ AR モデル AR モデル EngleandGranger デー CPI モデル 高 95 通 デル CPI モデル 中 s 本 9 先 記 場 2 見 場 モデル
7 ERINA REPORT PLUS No JUNE 情報 場 場地 帯 場 税 最 情報 市自治 CPI 出 場 中 自 通 進 研究 デー ー 本 自 開 ectorauto Regressive AR モデル 名 GDP デフ ー YCH WCH RCH PMW PMH 情報 YMH WMH RMH PEW PEH YEH WEH REH PRW PRH YRH WRH RRH IRH 高 AR モデル 記 3 見 場 場 際 AR ト ン Akaike Informatio Criterion AIC 最 ラグ ーフ ラー Augmented Dickey Fuller ADF 張ディ ト ン PCH 最 3 ラグ 出 果 PCW 場 ト ン 2 3 先 Elliot and Rothenberg 996 質 3 出 見 場 本 EngleandGranger 省 5 ERINAREP RTPLUS 3
8 自 モデル 研究 察 987 AR モデル 見 4 Blanchardand uah 989 質 出 AR モデル 中 AR モデル 出 t P t 平 ロ Blanchardand uah 989 モデル 5 記 最 rdinaryleasts uares LS モデル モデル AR ラ ー LS ラ ー Ψ A 出 4 ン ル ンセン EngleandGranger AR ラグ 3 ERINAREP RTPLUS
9 ERINA REPORT PLUS No JUNE Blanchardand uah 989 出 中 中 出 出 AR モデル ン ルス AR モデル 平 ン ルス 6 ン ルス モデル A 7 t ン ルス 理 出 中 8 出 中 A モデル 出 本研究 R ージ vars モデル 考 Blanchard O. and D. Q uah ( ) The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbance, The American Economic Review, V ol 7 9, pp Elliot,. T. J. Rothenberg, and J.. Stoc ( ) Efficient tests for auto regressive unit root, Econometrica, V ol. 6 4, N o.4. pp E ngle, R. F. and C. W. J. G ranger ( ) Co-Integration and E rror Correction: R epresentation, E stimation, and Testing, Econometrica, V ol. 55, N o.2. pp ali, J. ( 2) ow well does the IS LM model fit postwar.s. data The Q uarterly J ournal of Economics, V ol.7, pp G ranger, C. W. J. and N ewbold, P. Spurious regressions in econometrics, J ournal of Ecoonometrics, V ol 2, pp-2. J arko, F. and I. K orhonen ( 23) Similarity of supply and demand shocks between the euro area and the CE E Cs, Economic Systems, V ol. 27, pp 張 23 AR モデル 中 田 学 398 pp 中 ロ経済 経済 中経済 三 仁志 2 ンフ AR 研究 2 pp L ラグ ー 7 i i 8 2,t 場 ERINAREP RTPLUS 32
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X-12-ARIMA Band-PassDECOMP HP X-12-ARIMADECOMP HPBeveridge and Nelson DECOMP X-12-ARIMA Band-PassHodrick and PrescottHP DECOMPBeveridge and Nelson M CD X ARIMA DECOMP HP Band-PassDECOMP Kiyotaki and Moore
オーストラリア研究紀要 ３６号（Ｐ）☆／３．橋本
36 p.9 202010 Tourism Demand and the per capita GDP : Evidence from Australia Keiji Hashimoto Otemon Gakuin University Abstract Using Australian quarterly data1981: 2 2009: 4some time-series econometrics
50-4 平井健之.pwd
GDP GNP Gupta 1967, Wagner and Weber 1977, Mann 1980, Abizadeh and Gray 1985, Ram 1987, Abizadeh and Yousefi 1988, Nagarajan and Spears 1990 GDP GNP GDP GNP GDP GNP Adolph Wagner Wagner 1967 Ram 1987,
(21.5%) ( %) ( %)
2018 GDP 564.3 2025 GDP 645.6 2040 GDP 790.6 39.2 (7.0%) 10.7 (1.9%) 47.8 47.4 15.3 (2.4%) (7.4%) (7.3%) 68.5 66.7 25.8 (3.3%) (8.4%) (8.7%) 49.9 62.763.1 92.594.3 (8.8%) (9.79.8%) (11.711.9%) 2018 GDP
日本の商品先物市場の効率性
....2.. 1988 21 1 (Efficient Market H ypothesis:emh 1999 Divisia Index 1) 15 2) 1985 1 1995 12 2 1997 3) 1985 6 1986 11 1991 1 1993 1 0 1011 1990 100 4) 10 11 12 13 20 40 14 15 3 91.40076 176.46088 99.87063
インフレ・ターゲティング 採用後における
2 23 VAR Mishkin 2, 22, 24 Clvo nd Reinhrt 2, 22 Eichengreen 22 VAR 1 1 Full-fledged Infltion Trgeting FFIT Infltion Trgeting Lite ITL 2 ITL 2 3 ITL SBI 3 4 OPEC 1 21 5 2 Schechter, Stone nd Zelmer 2Stone
評論・社会科学 １２３号（Ｐ）☆／１．福田
VECM 2002 1 2007 12 VECM 55 VECM 1 2 3 3-1ECM 3-2 3-3VECM 3-4 4 1 2017 9 28 2017 10 16 2 1 1 2015, 79-85 BLUEBest Linear Unbiased Estimator 1 Vector Error-Correction Model VECM II III VECM VECM 55 15-34
R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッ
R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の R にパッケージを追加していくことになる インターネットに接続してあるパソコンで
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2016/3/11 Realized Volatility RV 1 RV 1 Implied Volatility IV Volatility Risk Premium VRP 1 (Fama and French(1988) Campbell and Shiller(1988)) (Hodrick(1992)) (Lettau and Ludvigson (2001)) VRP (Bollerslev
プリント
Miller and Russek Jones and JoulfaianBaffes and ShahBaghestani and McNown OwoyeHondroyiannis and PapapetrouVamvoukas Payne, DarratKollias and Mskrydakis LiChang, Liu and Caudill Narayan 72 Error Correction
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259 21 1 1 2003 2 1 2 1 15 22 260 56 3 2 2. 1 2. 2 2. 3 2. 4 3 3. 1 3. 2 4 2 2. 1 1965 1999 2 Brick, Frierman, and Kim 1998 Choate 1997Fischer, Heinkel, and Zechner 1989 Gilson 1997 Mauer and Triantis
Hi-Stat Discussion Paper Series No.228 経済時系列分析と単位根検定 : これまでの発展と今後の展望 黒住英司 December 27 Hitotsubashi University Research Unit for Statistical Analysis i
経済時系列分析と単位根検定 : これまでの発展と今後の Title 展望 Author(s) 黒住, 英司 Citation Issue 27-12 Date Type Technical Report Text Version publisher URL http://hdl.handle.net/186/15111 Right Hitotsubashi University Repository
対外開放政策推進下の中国における物価動向に関する研究
Title 対外開放政策推進下の中国における物価動向に関する研究 Author(s) 南川, 高範 Issue Date 2013-09-25 DOI 10.14943/doctoral.k11065 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/53795 Type theses (doctoral) File Information Takanori_Minamikawa.pdf
４ 小川／小川
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損保ジャパンの現状2011
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 62 63 64 65 66 67 68 69
Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc
Q8-1 テキスト P131 Engle-Granger 検定 Dependent Variable: RM2 Date: 11/04/05 Time: 15:15 Sample: 1967Q1 1999Q1 Included observations: 129 RGDP 0.012792 0.000194 65.92203 0.0000 R -95.45715 11.33648-8.420349
山形大学紀要
x t IID t = b b x t t x t t = b t- AR ARMA IID AR ARMAMA TAR ARCHGARCH TARThreshold Auto Regressive Model TARTongTongLim y y X t y Self Exciting Threshold Auto Regressive, SETAR SETARTAR TsayGewekeTerui
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外 務 省 調 査 月 報 2006/No. 1 35 36 もう 一 人 のポーツマス 講 和 全 権 委 員 外 務 省 調 査 月 報 2006/No. 1 37 38 もう 一 人 のポーツマス 講 和 全 権 委 員 外 務 省 調 査 月 報 2006/No. 1 39 40 もう 一 人 のポーツマス 講 和 全 権 委 員 外 務 省 調 査 月 報 2006/No. 1 41 42
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615 379 1 1995 10 OECD 1995 380 616 57 3 1993 4 3071 2003 1 3247 10 10 4 1 1990 2000 2003 10 617 381 2002 2 3 4 5 2 1 1990 1995 1995 12 1995 IPP Independent Power Producer 1 2004a, b 2005a, b 382 618 57
On model selection problems in terms of prediction mean squared error and interpretaion of AIC (slides)
Applications in Econometrics and Finance by Long Memory Processes 2007 11 6 13:30-16:10 Table of Contents PART1 PART2 PART3 PART1 1 {y t } ρ(h) = ( h ) = Cov[y t y t+h ]/ Var[y t ] (yt y)(y t+h y) ρ(h)
M&A の経済分析：M&A はなぜ増加したのか
RIETI Discussion Paper Series 06-J-034 RIETI Discussion Paper Series 06-J-034 M&A の経済分析 :M&A はなぜ増加したのか 蟻川靖浩 宮島英昭 ( 早稲田大学 RIETI) 2006 年 4 月 要旨 1990 年代以降の M&A の急増の主要な要因は 産業や企業の成長性や収益性へのショックである とりわけ M&A を活発に行っている産業あるいは企業の特性としては
, 1), 2) (Markov-Switching Vector Autoregression, MSVAR), 3) 3, ,, , TOPIX, , explosive. 2,.,,,.,, 1
2016 1 12 4 1 2016 1 12, 1), 2) (Markov-Switching Vector Autoregression, MSVAR), 3) 3, 1980 1990.,, 225 1986 4 1990 6, TOPIX,1986 5 1990 2, explosive. 2,.,,,.,, 1986 Q2 1990 Q2,,. :, explosive, recursiveadf,
[17]Holmström and Tirole (2000) (1) (2) (1) (2) 1 1 2
![[17]Holmström and Tirole (2000) (1) (2) (1) (2) 1 1 2](/thumbs/91/105001680.jpg "[17]Holmström and Tirole (2000) (1) (2) (1) (2) 1 1 2")
2002 4 1 1990 1 525-8577 1-1-1. Tel.: 077-561-4855. Fax.: 077-561-3964. E-mail: khori@ec.ritsumei.ac.jp 1 [17]Holmström and Tirole (2000) (1) (2) (1) (2) 1 1 2 MM MM MM MM CP 0 3 1 1990 1970 2 2 1 1 17%
1 Nelson-Siegel Nelson and Siegel(1987) 3 Nelson-Siegel 3 Nelson-Siegel 2 3 Nelson-Siegel 2 Nelson-Siegel Litterman and Scheinkman(199
Nelson-Siegel Nelson-Siegel 1992 2007 15 1 Nelson and Siegel(1987) 2 FF VAR 1996 FF B) 1 Nelson-Siegel 15 90 1 Nelson and Siegel(1987) 3 Nelson-Siegel 3 Nelson-Siegel 2 3 Nelson-Siegel 2 Nelson-Siegel
Journal of Economic Behavior & Organization Quarterly Journal of Economics Review of Economics and Statistics Internal Labor Markets and Manpower Analysis Economics of Education Review Journal of Political
【表紙】経済学論叢＿１８号／表１・３・背
Blanchard Solow Solow Galor and Tsiddon ,, , ,, ,,,,,, a if b c if if CES CES,,,,,,. Bowles Ciccone and Peri, .,, Bowles Hamermesh Antras Ciccone and Peri CES CES Krusell et al. Duffy et al. Hornstein
122011pp.139174 18501933
122011pp.139174 18501933 122011 1850 3 187912 3 1850 8 1933 84 4 1871 12 1879 5 2 1 9 15 1 1 5 3 3 3 6 19 9 9 6 28 7 7 4 1140 9 4 3 5750 58 4 3 1 57 2 122011 3 4 134,500,000 4,020,000 11,600,000 5 2 678.00m
29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23
29 2011 3 pp.55 86 19 1886 2 13 1 1 21 1888 1 13 2 3,500 3 5 5 50 4 1959 6 p.241 21 1 13 2 p.14 1988 p.2 21 1 15 29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23 1
Microsoft Word - 映画『東京裁判』を観て.doc
1 2 3 4 5 6 7 1 2008. 2 2010, 3 2010. p.1 4 2008 p.202 5 2008. p.228 6 2011. 7 / 2008. pp.3-4 1 8 1 9 10 11 8 2008, p.7 9 2011. p.41 10.51 11 2009. p. 2 12 13 14 12 2008. p.4 13 2008, p.7-8 14 2008. p.126
戦後の補欠選挙
1 2 11 3 4, 1968, p.429., pp.140-141. 76 2005.12 20 14 5 2110 25 6 22 7 25 8 4919 9 22 10 11 12 13 58154 14 15 1447 79 2042 21 79 2243 25100 113 2211 71 113 113 29 p.85 2005.12 77 16 29 12 10 10 17 18
2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226. 1893 B pp. 1 2. p. 3.
1 73 72 1 1844 11 9 1844 12 18 5 1916 1 11 72 1 73 2 1862 3 1870 2 1862 6 1873 1 3 4 3 4 7 2 3 4 5 3 5 4 2007 p. 117. 2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226.
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() 25 1 10 1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 2 3 4 9308510 4432193 L () 20 1 PP 200,000 P13P14 3 0123456 12345 1234561 2 4 5 6 25 1 10 7 1 8 10 / L 10 9 10 11 () ( ) TEL 23 12 7 38 13 14 15 16 17 18 L 19 20 1000123456
日経テレコン料金表（2016年4月）
1 2 3 4 8,000 15,000 22,000 29,000 5 6 7 8 36,000 42,000 48,000 54,000 9 10 20 30 60,000 66,000 126,000 166,000 50 100 246,000 396,000 1 25 8,000 7,000 620 2150 6,000 4,000 51100 101200 3,000 1,000 201
73 p.1 22 16 2004p.152
1987 p.80 72 73 p.1 22 16 2004p.152 281895 1930 1931 12 28 1930 10 27 12 134 74 75 10 27 47.6 1910 1925 10 10 76 10 11 12 139 p.287 p.10 11 pp.3-4 1917 p.284 77 78 10 13 10 p.6 1936 79 15 15 30 80 pp.499-501
308 ( ) p.121
307 1944 1 1920 1995 2 3 4 5 308 ( ) p.121 309 10 12 310 6 7 ( ) ( ) ( ) 50 311 p.120 p.142 ( ) ( ) p.117 p.124 p.118 312 8 p.125 313 p.121 p.122 p.126 p.128 p.156 p.119 p.122 314 p.153 9 315 p.142 p.153
投資家の株式需要関数におけるボラティリティの限界効果と構造変化
Fama Semi-strong form BIS TOPIX Kamesaka, Nofsinger and Kawakita Choe, Kho and Stulz Grinblatt and Keloharju Kang and Stulz Choe et al. Dahlquist and Robertsson Kalev, Nguyen and Oh Froot and Ramadorai
経済論叢 ( 京都大学 ) 第 183 巻第 2 号,2009 年 4 月 35 ADF-GLS 検定とその用例 坂野慎哉 Ⅰ はじめに時系列データを用いて回帰分析を行うとき, 分析に先立って, 利用されるデータの系列に単位根が含まれているかどうか, 検定を行ってチェックすることが多い これは, 単
経済論叢 ( 京都大学 ) 第 183 巻第 2 号,2009 年 4 月 35 ADF-GLS 検定とその用例 坂野慎哉 Ⅰ はじめに時系列データを用いて回帰分析を行うとき, 分析に先立って, 利用されるデータの系列に単位根が含まれているかどうか, 検定を行ってチェックすることが多い これは, 単位根を含む時系列データを説明変数, 被説明変数として回帰分析を行った場合, たとえそれらの変数が独立であったとしても回帰係数の推定量は0に収束しないという,
原油価格，為替レートショックと日本経済
RIETI Discussion Paper Series 14-J-050 RIETI Discussion Paper Series 14-J-050 2014 年 11 月 * 原油価格, 為替レートショックと日本経済 祝迫得夫 中田勇人 要 旨 本論文では構造 VAR の分析枠組みを用いて, 外生的なショックとして (i) 原油のサプライショック,(ii) 需給に関係のない原油価格の変動,(iii)
1990年代以降の日本の経済変動
1990 * kenichi.sakura@boj.or.jp ** hitoshi.sasaki@boj.or.jp *** masahiro.higo@boj.or.jp No.05-J-10 2005 12 103-8660 30 * ** *** 1990 2005 12 1990 1990 1990 2005 11 2425 BIS E-mail: kenichi.sakura@boj.or.jp
.T.C.Y._.E..
25 No.33 C O N T E N T S REVIEW 1 2 5 4 3 6 7 8 9 1 11 1, 1, 7,5 75 916,95 (121) 756,67 (15) 718,89 (13) 91,496 (169) 54,2 (179) 3,243 (75) 727,333 (129) 564,47 (112) 55,458 (11) 6,68,953 (18) 5,624,957
LA-VAR Toda- Yamamoto(1995) VAR (Lag Augmented vector autoregressive model LA-VAR ) 2 2 Nordhaus(1975) 3 1 (D2)
LA-VAR 1 1 1973 4 2000 4 Toda- Yamamoto(1995) VAR (Lag Augmented vector autoregressive model LA-VAR ) 2 2 Nordhaus(1975) 3 1 (D2) E-mail b1215@yamaguchi-u.ac.jp 2 Toda, Hiro Y. and Yamamoto,T.(1995) 3
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日本の政府債務と経済成長 小黒曜子 明海大学経済学部 & ICU 社会科学研究所 (SSRI) 研究員 研究の背景 政府債務の増加は成長率に負の影響? (Cf. ex. Reinhart and Rogoff (2010)) エンゲル曲線を用いて日本の 実際の 生活水準を加味すると インフレ率と成長率にバイアスを確認 CPI : 実際の物価水準よりも高く ( 1% 程度 ) 算出される傾向 (eg.
研究シリーズ第40号
165 PEN WPI CPI WAGE IIP Feige and Pearce 166 167 168 169 Vector Autoregression n (z) z z p p p zt = φ1zt 1 + φ2zt 2 + + φ pzt p + t Cov( 0 ε t, ε t j )= Σ for for j 0 j = 0 Cov( ε t, zt j ) = 0 j = >
企業倒産とマクロ経済要因
No.28 2003 11 Abstract The purpose of this paper is to clarify the relationship between business bankruptcy and macro-economic indices. The method is a multiple linear regression model. As dependent variables,
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90 ª ª * E-mailshinobu.nakagawa@boj.or.jp i ii iii iv SNA 1 70 80 2 80 90 80 80 90 1 80 90 98 6 1 1 SNA 2 1 SNA 80 1SNA 1 19931998 1 2-190 1,2 2 2-2 2-3,4 3 2-5 4 2030 2-3 3 2-15 97 20 90 2-15 9198 1.
ブック 1.indb
20 29 29 18 21 29 10 30 31 10 11 12 30 13 10 30 14 11 30 15 12 16 13 17 14 18 15 19 16 20 17 21 18 10 20 29 82 83 84 85 86 87 88 20 10 89 20 12 11 90 20 13 12 91 20 14 13 92 20 14 14 93 15 15 94 15 16
Masahiro NAKANO Keynes benchmark Keynes 89
89 102 Masahiro NAKANO Keynes benchmark Keynes 89 ( )IS LM Keynes Hicks IS LM Phillips stylized fact ( ) ( ) 90 Keynes 3 superneutrality 4 RBC 2 1 (i) (ii) (a) (b) (c) 3 Keynes 91 Walras Keynes Say s law
3. みせかけの相関単位根系列が注目されるのは これを持つ変数同士の回帰には意味がないためだ 単位根系列で代表的なドリフト付きランダムウォークを発生させてそれを確かめてみよう yと xという変数名の系列をを作成する yt=0.5+yt-1+et xt=0.1+xt-1+et 初期値を y は 10
第 10 章 くさりのない犬 はじめにこの章では 単位根検定や 共和分検定を説明する データが単位根を持つ系列の場合 見せかけの相関をする場合があり 推計結果が信用できなくなる 経済分析の手順として 系列が定常系列か単位根を持つ非定常系列かを見極め 定常系列であればそのまま推計し 非定常系列であれば階差をとって推計するのが一般的である 1. ランダムウオーク 最も簡単な単位根を持つ系列としてランダムウオークがある
ブライダル総研 第１回恋愛観調査
2012 1 月 25 日 対 積 極 アプローチ 恋 づ 鍵 ~ 恋 約 7 割 ち6 割 恋 欲 ~ 株 式 会 社 リクルート 本 社 : 東 京 都 千 代 田 区 代 表 取 締 役 社 長 兼 CEO: 柏 木 斉 運 営 ブライダル 総 研 結 婚 トレンド わ 基 礎 資 料 20 代 30 代 未 婚 者 2000 対 象 恋 愛 観 調 査 第 1 回 首 都 圏 東 海 関 西
<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D203233313232378140837C83438393836790A797448BF690A7937881698B4C8ED289EF8CA98E9197BF8145835A8362836794C5816A>
高 度 人 材 に 対 するポイント 制 による 出 入 国 管 理 上 優 遇 制 度 平 成 2 3 1 2 月 法 務 省 入 国 管 理 局 制 度 概 要 目 的 高 度 人 材 ( 現 行 外 国 人 受 入 れ 範 囲 内 にある 者 で, 高 度 な 資 質 能 力 を 有 する 認 められるも) 受 入 れを 促 進 するため, 高 度 人 材 に 対 しポイント 制 を 活 用
0605調査用紙（公民）
社 会 公 民 番 号 2 略 称 東 京 書 籍 書 名 新 編 新 し 公 民 1 基 礎 基 本 確 実 な 定 着 を 図 るため を 促 すため や 個 応 じた 3 単 元 ( 単 元 設 定 4 各 年 ( び や 考 え 展 開 5 特 徴 的 な 単 元 おけ る 課 題 関 わり 等 ア 1 単 位 時 間 ( 見 開 き 2 頁 ) 毎 課 題 を 設 定 し 課 題 関 連
GNU Rの紹介と時系列解析への適用
NAOSITE: Nagasaki University's Ac Title GNU Rの 紹 介 と 時 系 列 解 析 への 適 用 Author(s) 丸 田, 英 徳 Citation センターレポート, 22, pp.40-51; 2004 Issue Date 2004-03 URL http://hdl.handle.net/10069/25813 Right This document
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愛 媛 大 学 図 書 館 企 画 展 2007 一 枚 摺 り の 世 界 - 相 撲 番 付 芝 居 番 付 長 者 番 付 - ~ 遠 田 家 文 書 から~ 資 料 展 示 会 場 大 学 会 館 3 階 (303 号 室 ) 日 時 平 成 19 年 7 月 27 日 ( 金 )~8 月 5 日 ( 日 ) 午 前 10 時 ~ 午 後 5 時 ( 土 日 も 開 館 ) 講 演 シンポジウム
