[自在]「機械学習&Python」と「時系列分析&R」

年明けから「機械学習&Python」をやっていたのだが、段々と関心が「時系列分析&R」に移ってきた。
時系列分析もRよりPythonの方が今後の伸びは大きそう。特に時系列データの扱いは、RよりPandasの方がダウンサンプリングとか便利そう。しかし、現在日本で定評のある時系列分析の解説本は、基本的にRのライブラリで解説されているため、Rの使い方を覚えておくのもいいかも。

「現場ですぐ使える時系列データ分析」
数学的な解説は少ないけど、まさに現場でRを使って分析をどのような手順で行うかがわかる本。時系列分析のチュートリアル本という感じ。

「Rによる時系列分析入門」
数学的な解説も加えながら、実践的な分析がわかる本。第21章「学習のまとめ:Rによる時系列の予測手順」に最終的な分析手法がまとめられていて、全体を通して何故このように分析しなければならないかを解説してある。

Rによる時系列分析入門
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田中 孝文
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「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)」
Hamiltonの翻訳を行った沖本先生の本なので、初級レベルからもう一段進めるために読むべき本。「Rによる時系列分析入門」ではGARCHモデルまでは解説していないので、ここまでは進めたい。グレンジャー因果性やインパルス応答関数を解説しているのもありがたい。

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)
沖本 竜義
朝倉書店
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おそらく、この3冊で実務上は大丈夫なんだろうなと思いつつ、やはり最後はHamiltonの”Time Series Analysis”ぐらいは手元に置いておいた方がいいかも。Amazon.comで買うと日本より高いけど、co.ukなら安くで買えそう。ということで、英国から輸入転売している業者から買おうか検討中。

Time Series Analysis
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James D. Hamilton
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