多変量時系列分析の教材まとめ

世にある時系列分析関係の資料は、単変量時系列分析についてはたくさん書かれている。しかし、多変量時系列分析についてはあまりないみたい。

ここでは、その多変量時系列分析関係の資料をまとめた。多変量時系列分析で登場するグレンジャー因果性検定について扱われているかも以下に記した。

• Rパッケージ: {vars}

　　　　VAR、グレンジャー因果性検定（causality関数）

• 計量時系列分析（沖本、朝倉書店）４章に

　　　　VAR、グレンジャー因果性検定

• 時系列解析（柴田、共立出版）第４章

　　　　VAR, VARMA, 状態空間モデル

• カルマンフィルタ（野村、共立出版）3.3.5

　　　　状態空間モデル

• 時系列分析と状態空間モデルの基礎（馬場、プレアデス出版）第３部第２章　

　　　　VAR、グレンジャー因果性検定

•  予測にいかす統計モデリングの基本（樋口、講談社）8.4

　　　　状態空間モデル

• ビッグデータ時代のマーケティング（佐藤、樋口、講談社）3.3

　　　　状態空間モデル

• 論文：動的個人モデルによる消費者来店行動の解析（佐藤、樋口）、日本統計学会誌第３８巻第１号2008年9月１〜１９ページ

　　　　状態空間モデル

• 状態空間時系列分析入門（コマンダー＆クープマン、シーエーピー出版）第９章

　　　　状態空間モデル

• 論文: Granger causality for state-space models.

  [1501.06502] Granger causality for state space models

　　　　状態空間モデル、グレンジャー因果性検定

• ブログ：

  読書日記: 読了；Barnett & Seth (2015) 状態空間モデルにだってグレンジャー因果性はあります

　　　　上記の論文の解説

• 論文：

  [1802.05842] Neural Granger Causality for Nonlinear Time Series

　　　　RNN、グレンジャー因果性検定

• ブログ：

Multivariate Time Series Forecasting with LSTMs in Keras - Machine Learning Mastery

　　　　Keras、LSTM

• Prophet (Facebook): multivariate modeling

multivariate modeling · Issue #49 · facebook/prophet · GitHub