あなたはデータの予測力を最大限に引き出せていますか？現在と未来を繋ぐために“過去”と“現在”を分析するための手法。それが時系列分析です。入門から実践まで一切妥協なし。データ分析者として最新の知見を得るための一冊です！
もくじ情報：第１章　時系列分析とは　時系列分析の特徴と役割；第２章　時系列分析への準備１　記述統計、データの特徴を調べる；第３章　時系列分析への準備２　確率についての基礎知識；第４章　時系列分析への準備３　確率変数と確率分布について；第５章　時系列分析への準備４　推測統計について；第６章　時系列分析の基礎　まずは時系列分析の基礎的な部分に触れてみる；第７章　時系列分析の重要な概念　定常性について；第８章　自己回帰移動平均モデル　水準の変動の分析；第９章　時系列データの予測１　自己回帰移動平均モデルを用いた予測；第１０章　自己回帰モデルと自己回帰移動平均モデルの推定　最小二乗法と最尤法による推定；第１１章　自己回帰条件付き不均一分散モデル　変動性の変動の分析；第１２章　状態空間モデル　観測できない変数の分析；第１３章　時系列データの予測２　予測についてもう少し：予測の評価

長倉　大輔(ナガクラ　ダイスケ)
慶應義塾大学経済学部教授。１９９９年、横浜国立大学経済学部卒業。２００１年、同大学大学院国際社会科学研究科修了、修士（経済学）。２００７年、ワシントン大学大学院シアトル校博士課程修了、Ｐｈ．Ｄ．（Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ）。日本銀行金融研究所リサーチエコノミスト、早稲田大学大学院ファイナンス研究科助教、慶應義塾大学経済学部准教授を経て、２０１６年より現職。研究分野は計量経済学、時系列分析、計量ファイナンス（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）