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Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 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) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
真の失業率──２０１３年６月までのデータによる更新 - 備忘録
完全失業率によって雇用情勢を判断する場合、不況時に就業意欲を喪失し労働市場から退出する者が発生することで、完全失業率が低下し、雇用情勢の悪化を過小評価することがある。この効果（就業意欲喪失効果）を補正し、完全失業率とは異なる方法で推計した「真の失業率」を最新のデータを加えて更新した。 真の失業率は、前回と変わらず、２０１２年半ば以降順調に低下しており、 景気回復期の通常の傾向を示している。６月の完全失業率（季節調整値）は３．９％と、こちらも順調に低下している。真の失業率と完全失業率の乖離をみる限りでは、雇用情勢は、さらに改善する余地があると考えられる。 完全失業率と消費者物価指数（コア前年比）の関係をみると、完全失業率が低下する中で物価が緩やかに上昇するパスを描いており、景気の回復傾向はこれまでのところ堅調である。 https://dl.dropboxusercontent.com/u/1
店員「お釣りは大きい方から…5千、6千、7千、8千、9千円のお返しです！」 筆者「キモッ！」 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
店員「お釣りは大きい方から…5千、6千、7千、8千、9千円のお返しです！」 筆者「キモッ！」 1 名前： 逆落とし(新疆ウイグル自治区)：2013/07/30(火) 19:32:01.47 ID:y8vxQPttP コーヒー一杯が300円。支払いをしようと財布を開くと、あいにく1万円札が一枚入っているだけだった。 少し申し訳ないと思いつつお札を差し出すと、チェーン店の帽子とエプロンに身を包んだ女性が、カウンター越しに満面の笑みを浮かべる。 「はい、1万円お預かりします!」 元気一杯なその声に躊躇する私をよそに、彼女は素早く隣の男性店員の方に向き直る。 「1万円入りました。1万円、確認お願いします!」「はい。1万円確認しました!」 邪心のかけらもない笑みを絶やさない彼らだが、1万円札で300円の買い物をしたのをこうも 念入りにリピートされてしまうと、少々肩身が狭い。 「あ、いや、本当に1万円
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