us【アーカイブ配信】ベクトル自己回帰による高次元時系列予測の応用と実践ベクトル自己回帰(VAR)モデルと正則化による高次元時系列予測について詳細に解説します受講申込はこちら(外部サイトへ遷移します)本セミナーは、2024年7月15日に開催したアーカイブセミナーです。このセミナーは高次元時系列解析セミナーの応用編となっておりますが、基礎編は下記にて公開しております。本セミナーは、6月10日に開催した「ベクトル自己回帰による高次元時系列予測の基礎」の続編として、より高次元時系列予測に焦点を当てた実践セミナーとなります。時系列モデルとは、時系列データ(商品の売り上げ、株価、Webサイトへのアクセス数など、通時的な変化を伴うデータ)を分析する際に使用する統計モデルのことで、これを使うことでデータの解釈や将来の予測が可能になります。本セミナーでは、高次元(変数の数が多い)データ分析,特に高次元ベクトル自己回帰(VAR)モデルと正則化について学びます。最終的には、高次元経済データを用いた時系列予測を行うことが目的です。ここでVARモデルとは自己回帰モデル(現在のデータを過去のデータを用いて表現するモデル)のうち入力が(スカラーではなく)ベクトルで与えられているデータを扱うモデルのことです。使用する変数が非常に多い場合、つまり扱うデータが高次元になる場合、特有の困難が発生し、分析が困難になります。これに対する分析手法を紹介します。本セミナーでは、LassoやRidgeといった正則化推定方法を扱います。正則化とは「過学習」(手元のデータに対して当てはめたモデルが複雑すぎる場合、過度に適合した予測を行ってしまい、新しいデータに対する一般性を損なってしまうこと)を防ぐための方法です。LassoやRidgeといった方法は正則化法の一種で、回帰モデルに加工を施しモデルの複雑さを調整します。‍この講座で扱う具体的な内容は以下の通りです。ベクトル時系列のベクトル自己回帰(VAR)モデルによる予測の復習VARモデルによる時系列データの予測方法を簡単に復習します。最小2乗推定量と正則化推定量VARモデルの最小2乗推定法について学び、その拡張として回帰式に調整を加える役割を持つLassoを中心とした正則化推定量を定義します。その統計的性質についても簡単に解説します。時間に余裕があれば、高次元ファクターモデルの推定方法と予測への応用について解説します。実データへの応用の準備として、米国マクロ経済データセットであるFRED-MDについて解説します。これは今日における代表的な大規模マクロ経済データセットです。Rによる簡単な分析例FRED-MDデータセットを用いた、高次元VARモデルとその正則化推定値による時系列予測をRで行います。必要となる前提知識は、簡単な回帰分析(最小2乗法)と行列表記ですが、その場で復習しながら進みます。本セミナーを受講し、時系列予測をご自身の実務や研究に活かすことを目指す方、ソフトウェアの使い方だけではなくその考え方や基礎理論を学びたい皆様のご参加を心よりお待ちしています。11,000ベーシックプランお支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。※講義動画のダウンロードはできません。本画面上部の「受講申込はこちら(外部サイトへ遷移します)」をクリックしてください。EDRIGHTというアーカイブセミナー受講プラットフォームに遷移しますので、お支払いをお願いいたします。お支払い完了後、すぐにセミナーを受講していただけます。万が一、セミナーの資料や動画が異なる、動画や資料が閲覧できないなどの不備がございましたら、運営へお問い合わせください。