締切済み イベントスタディ 2006/12/31 17:46 イベントスタディのマーケットモデルにおいて、最小二乗法によるパラメーターの推定の仕方がわかりません。 詳しい方がいらっしゃいましたら教えてください。 みんなの回答 (1) 専門家の回答 みんなの回答 N64 ベストアンサー率25% (160/622) 2006/12/31 22:49 回答No.1 経済学のカテゴリーだと思います。 参考URL: http://www.geocities.co.jp/WallStreet-Bull/6990/linear02.html 広告を見て全文表示する ログインすると、全ての回答が全文表示されます。 通報する ありがとう 0 カテゴリ 学問・教育人文・社会科学経済学・経営学 関連するQ&A イベントスタディ分析 イベントスタディ分析について教えて下さい。 通信教育でファイナンスを勉強しているのですが、株式市場においてのイベントスタディ分析で行き詰っています。 マーケットモデルを使って正常リターン値、αとβ値を求めたいのですが、サンプルの分析ソフトがないとやはり難しいのでしょうか。 詳しい方、どんな事でもいいのでアドバイスをよろしくお願い致します。 非線形回帰式のパラメータ推定について あるデータの予測値がこの関数に当てはまると考え 関数のa,b,y∞のパラメータを推定したいと考えています. そこで実値と予測値の誤差から,最小2乗法を用いてのパラメータ推定は行いました. が,初期値に依存することから,別のパラメータ推定を考えています. そこで最尤法を用いたいと考えているのですが,この場合どのような確率密度関数になりますか. その後パラメータで偏微分を行い,ニュートン法により最適解を求めたいと考えています. こちらの方法も初期値に依存することは理解していますが, 文献より最尤法の初期値は最小2乗法で求めた値を使用しようと考えています. 要はこの場合,最尤法でパラメータ推定はできるのか. どのような手順で行うのか. 最小2乗法と何が違うのか. の回答をよろしくお願いします. また,似たようなことを行っている文献紹介などもしていただけると嬉しいです. 式は,添付ファイルにて. 非線形最小二乗法のNewton法およびGauss-Newton法について 最小二乗法という本を読んでいて、2次元での非線形最小二乗法のNewton法およびGauss-Newton法のアルゴリズムが、難しくてわかりません。 例題でのパラメータ推定をやってみたいので、ご専門の方ご教示くださいませ。 天文学のお話。日本ではどのように考えられていた? OKWAVE コラム 推定値の期待値と分散 推定値の期待値と分散 単回帰モデルy=β1xi+ε ε~N(0、σ2)で最小2乗法によりβ1の推定値が(Σxiyi)/Σ(xiの2乗)となったのですが、この時のβ1の推定値の期待値と分散を出す問題が出されたのですがどのようにして解けばいいかわかりますか? パネルデータを使ったパラメータ推定の方法を教えてください 都市に関する簡単な式を1つ作ったのですが、経済学、数学ともに知識が浅く、パネルデータの処理方法、パラメータの推定方法(通常最小二乗法と一般化最小二乗法の違い)が共にわかりません。80都市×15時点のパネルデータがあります。何かご存知の方、教えてください。よろしくお願いします。 時系列データを使ったパラメータ推定 以前に、時系列データを使ったパラメータ推定について質問させて頂き、有効なソフトを教えて頂いたのですが、そのソフトが周りにないことがわかったうえに、購入する余裕もありません。 私が作った企業の長期利潤に関する式は線形なので、対数をとり、最悪手計算でもできるはずだと考えました。 しかし、時系列データ(80都市×15年)を見ると、例えば一つのx値に対して80都市×15年のy値があるのにパラメータの値が1つだけ推定されるという理論が理解できません。 まず、時系列データを処理して値を絞り、最小二乗法でパラメータを推定するのか、とりあえず80×15のパラメータを出して何か処理をするのかもわかりません。経済学、数学ともに専攻外の大学院生で、困っています。時系列データの処理のしかた、考え方をご存知の方、教えてください。お願いします。 【統計】イベント日の株価が定常の株価と有意に違うことを検定するには? はじめまして。当方、統計について全く無知なのですが、とあるバッドニュースが株価にどれくらい影響を与えるかを調べるためにイベントスタディ法を使って検証しております。 マーケットモデルを使い、イベント前の80日間についてのβとαを求めて、イベント日のマーケット(TOPIX)の動きを消した収益率(超過収益率)を出しました。 サンプルが140あるので、各々を平均した平均超過収益率も集計済みです。しかし、この平均超過収益率が有意であることを証明する術が解りません。非常に初歩の初歩の質問でお恥ずかしい限りです。ネットで選考論文を検索しても検定結果はあれど、詳しい検定の仕方までは出ておりません。t値が出て、それが○%水準で有意であることを証明すれば良いというのは何となく解るのですが、エクセルでどうやったらいいのか・・・。 どなたかご教授の程よろしくお願いします。 最小2乗法→回帰分析→? 本には、「あるデータについて最小2乗法を行った後、回帰モデルの標準的仮定を置くと、最小2乗推定量は望ましい統計的性質を持ちます。しかし、実際の分析では、誤差項の正規性が付け加えられた「正規回帰モデルの標準的仮定」が仮定されることがほとんどである。」と書いてあるのですが、この正規性の条件はなぜ必要なのですか。 アバウトな質問になってしまいましたが、よろしくお願いします。 1次式の最小自乗法 卒業研究で、パラメータの推定をしていて、最後に1次式の最小自乗法を使って推定しています。 切片の推定値は非常に良いのですが、 傾きの推定値が、何故かあまり良くありません。 これは、何故でしょうか? アドバイスをお願いします。 最小二乗推定量について分からないことがあります。 制御の論文に出てきた最小二乗推定量について分からないことがあります。 画像の最小二乗推定量がなぜこうなるのかが分かりません。 分かる方がいたら教えてください。 最小2乗法の攪乱項 最小2乗法の攪乱項について質問です。 通常、古典的回帰モデルにおいても攪乱項(誤差項)は正規分布に従うという正規性を持つと仮定することが多いですが、 仮に正規性という条件を外すと最小2乗法の推定結果にどのような影響を及ぼすと考えられるでしょうか? 正規性を満たさなくてもガウス・マルコフの定理は成立するみたいなのですが… 現実の具体例を挙げて頂くだけでも歓迎です。 どなたか御回答頂けたら幸いです。 計量経済学の質問です 単回帰モデル 𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋𝑖 + 𝑢𝑖 を、次のデータを使って推定する。𝑌𝑖 は被説明変数、𝑋𝑖 は説明変数、𝛽0, 𝛽1 はパラメータ、𝑢𝑖 = 0 は誤差項である。 𝑥 : −2, −1, 0, 1, 2 𝑦 : −4, −2, 3, 1, 2 この時最小 2 乗法にを使って 𝛽0 と 𝛽1 の推定値 𝛽ˆ0 と 𝛽ˆ1 を求めた場合パラメータはどのようになりますか? 日本史の転換点?:赤穂浪士、池田屋事件、禁門の変に見る武士の忠義と正義 OKWAVE コラム L1ノルムの最小化 最適化問題で、 特異値分解法は最小2乗解を得ることができるので、L2ノルムの最小値に向かって推定が行われていると思うのですが、一般てきにポピュラーなL1ノルムを最小化するアルゴリズムにはどのような方法が使われているのでしょうか。 よろしく御願いします。 重みつき最小2乗法について 最小2乗推定値mの分散を最小にする重みwiの値がわからずに困っています。 ラグランジュの未定乗数法を用いて導くらしいのですが、回答に辿り着けません。 最小2乗推値の分散は、var(m)=Σwi^2*var(mi)で、 制約条件は1=Σwiです。 よろしくお願いします…… 最小二乗法について 最小二乗法では二乗和の誤差 Σ[i=1~n]{Yi-(α+βXi )}^2 (iは添え字です) を最小化するα,βを推定することを考えますが、 これは単純にα,βで偏微分してそれを0とおいて 連立方程式を解くだけでよいのですか? といいますのも、2変数関数の極値を求める場合、 Hessianを計算して判別しますよね? ただ一階偏導関数が0になるからといって、 そこで極値をとるとは限らない気がしたので… それとも最小二乗法の場合は必ずとるようになっているのでしょうか? 手元の本には、 「この二乗和は非負値なので、αとβで偏微分したものを0とするα,βが上式を最小にする値である」 とあるのですが、一般に非負値だとこの ようなことが言えるのでしょうか? 計量経済学について教えて下さい 次の問題が分かりません。どなたか教えて下さい。 (1)yi=α+βxi+ui,i=1,2,・・・100 標準線形回帰モデルの仮定において、分散均一性だけが満た されてない場合の最小自乗推定量を求めよ。また、加重最小 自乗推定量と最小自乗推定量を比べて、分散や平均はそれぞれ どちらが大きいか?また、どちらが適切な推定量であるか? (2)この線形単回帰モデルにおいて、α=0かつβ=1を検定したい。 その手順を述べよ。 (3)コクラン・オーカット法とはどのような場合に利用される 推定方法か? どれか1つでもいいので、どなたかよろしくお願いします! 最小二乗法において・・・ bの分散って何でしょう? 最小二乗法の過程で疑問が出来ました。 重回帰モデルが y=Xβ+ε で与えられるとき、最小二乗法を施すと βの期待値bが求まり、bの分散も求めることが出来るようですが、 bの分散という意味が、いまいちピンと来ません。 未知係数の分散?どういうことなんでしょう? 具体的に教えていただけないでしょうか? ちなみに分散は小さいほうが良いようなのですが、この意味も教えていただけると助かります。 よろしくお願いします。 カンボジアへスタディーツアー 8月1日~9日までカンボジアへNGO主催のスタディツアーにいきます。 何か注意すべきこと、持って行った方がいいものなどがありましたら教えていただけませんか? 荷物を最小限にするために現地でいろいろ生活用品はそろえようと思っているのですが、そのときに注意すべきことや、日本から用意した方がいいものなどを詳しく教えていただけたらうれしいです。あと、カンボジアではプノンペンやシェムリアップに行く予定なんですが、おすすめスポットやお店があれば教えてください。 パラメータの求め方 いつもお世話になっています パラメータについての質問なのですが、例えば4つのパラメータが付いた式があり、そのパラメータを求めたいとします データは10あります しかし、パラメータが4つならば、連立方程式で4つのデータででるはずと考えてしまします これはどういうことなんでしょうか? データに誤差があるのでこういう考え方はしてはいけないのでしょうか? どうすればよいか教えてください? 式は、このような式です y=A^α*B^β*C^γ*D^δ (A、B、C、Dにデータをいれます) (α、β、γ、δはパラメータです) 最小二乗法もパラメータが1つなら解けますが、4つもあるときはどのような変形をしたらよいのかわかりません どなたかご存知のかた教えてください よろしくお願いします 重み付けを用いた場合の回帰係数の分散の求め方 x に関する 0 次式 y = a0 について、正規分布を仮定できる場合、複数の観察値から、真の値 μ の推定値として、最小二乗法で平均値、その平均値に基づいて、分散を求めるときは、観察値と μ との誤差に Weight をかけても結果は変わりません。 次に x に関する一次式 y = a0 + a1x において、複数の観察値 (xi , yi) から、最小二乗法を用いて、a0、a1 の推定値を求めることができます。 伺いたいのは、この場合の a0、a1 は、平均値そのもので、この場合、a0、a1 の分散をどう求めるのか、また推定を行なうとき、誤差 yi - (a0 + a1xi) の二乗に Weight をかけた場合の分散をどう求めるか、の二点です。 これをきちんと解説した成書でも結構ですので、教えてください。 注目のQ&A 「You」や「I」が入った曲といえば? Part2 結婚について考えていない大学生の彼氏について 関東の方に聞きたいです 大阪万博について 駅の清涼飲料水自販機 不倫の慰謝料の請求について 新型コロナウイルスがもたらした功績について教えて 旧姓を使う理由。 回復メディアの保存方法 好きな人を諦める方法 小諸市(長野県)在住でスキーやスノボをする方の用具 カテゴリ 学問・教育 人文・社会科学 考古学・人類学文学・古典歴史経済学・経営学心理学・社会学地理学美術音楽哲学・倫理・宗教学その他(人文・社会科学) カテゴリ一覧を見る OKWAVE コラム 突然のトラブル?プリンター・メール・LINE編 携帯料金を賢く見直す!格安SIMと端末選びのポイントは? 友達って必要?友情って何だろう 大震災時の現実とは?私たちができる備え 「結婚相談所は恥ずかしい」は時代遅れ!負け組の誤解と出会いの掴み方 あなたにピッタリな商品が見つかる! OKWAVE セレクト コスメ化粧品 化粧水・クレンジングなど 健康食品・サプリ コンブチャなど バス用品 入浴剤・アミノ酸シャンプーなど スマホアプリ マッチングアプリなど ヘアケア 白髪染めヘアカラーなど インターネット回線 プロバイダ、光回線など