Trend cycle decompositions

http://faculty.washington.edu/ezivot/econ584/notes/trendcycle.pdf

[matlab/octave] crosscorr/xcorr

crosscorr: sample cross correlation (Econometrics Toolbox)
http://www.mathworks.com/help/econ/crosscorr.html

xcorr: cross correlation (Signal Processing Toolbox)
http://www.mathworks.com/help/signal/ref/xcorr.html

Switching Kalman Filter

http://www.cit.mak.ac.ug/staff/jquinn/software.html

Kalman Filter DSGE

http://www.rhasumi.net/wiki/wiki.cgi?page=%B9%D6%B5%C1%A5%CE%A1%BC%A5%C8%A1%BD%C6%B0%B3%D8%A5%DE%A5%AF%A5%ED%B7%D0%BA%D1%B3%D8%C6%FE%CC%E7

http://mpra.ub.uni-muenchen.de/39600/1/MleKf.pdf

GARCH/ Stochastic Volatility Model

http://mitizane.ll.chiba-u.jp/metadb/up/AN10005358/09127216_26-3_129.pdf

http://faculty.washington.edu/ezivot/econ589/ch4.pdf

GARCH <- 単一の不確実性
SV        <- 複数の不確実性

例）リターン／ボラティティのモデル化
GARCH <- リターンへのショック（イノベーション）のみが確率過程のドライバー
SV        <- リターンとボラティリティそれぞれへのショック（イノベーション）を考慮

Stochastic Volatility Model

http://www2.e.u-tokyo.ac.jp/cemano/research/DP/documents/coe-j-46.pdf

カルマンゲインの導出

http://www.kimura-lab.net/wp-content/uploads/2012/05/derivation_kalman_filter1.pdf

DF-GLS

ADF検定より検出力が高い。

http://www.learneconometrics.com/class/5263/notes/DF.pdf

Kalman FilterでARモデルを表現

観測雑音は存在しない。

http://www2.kobe-u.ac.jp/~hampton/Lecture/Signal/20120702/Lecture20120702.pdf

http://tswww.ism.ac.jp/kawasaki/tscourse_kawasaki_060310.pdf

Rでxtsライブラリ

時系列分析で役立つ
http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20100921/1285072449

マニュアル
http://cran.r-project.org/web/packages/xts/vignettes/xts.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/xts/xts.pdf

Rで時系列分析

http://web.keio.jp/~nagakura/zemi_ts_R1.pdf

http://cran.r-project.org/doc/contrib/manuals-jp/Mase-Rstatman.pdf

AR(2)のMA(∞)表現

http://www.lokad.jp/prob-stat/model/PDF/Ans5-2.pdf

(Covariance) Stationarity

Stationarity (Covariance Stationarity, Weak Stationarity)

If neither the mean μ_t nor the autocovariances γ_jt depend on the date t, then the process for Y_t is said to be covariance-stationary or weakly stationary:

E(Y_t) = μ                              for all t
E(Y_t ー μ)(Y_t-1 ー μ) = γ_j  for all t and j

Hamilton, 1994, Time Series Analysis

参考
http://www.econ.hit-u.ac.jp/~tanaka/ecmr/chap1.pdf