時系列データ分析のメモ
実務の現場に多い時系列データ分析の際に注意しておきたい点を列挙してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
2つの時系列データの間に相関があるが週次の周期成分が両方に乗ってるだけで、それを取り除いたら相関がない
トレンドのある時系列データのfittingは難しい
「共和分」 見せかけの回帰について（そして単位根過程・共和分など） - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
（単位根過程）　原系列ytytが非定常過程であり、差分系列が定常過程であるとき、過程は単位根過程(unit root process)といわれる。
ランダムウォークは単位根過程
「見せかけの回帰」(spurious regression)現象
単位根過程で単位根過程を回帰したら見せかけの回帰が発生する
株価の時系列をランダムウォークで回帰しても高い確率で有意なモデルができる
差分を取る
共和分があると差分を取ってもダメ
ベクトル誤差修正モデル(VECM)を使う
確率過程
定常過程
自己回帰和分移動平均過程(ARIMA)
ベクトル自己回帰過程(VAR)