時系列分析
ジケイレツブンセキ（金融工学）
意味 データの時間的変化分析
時系列分析とは？
時系列分析は、時間の経過とともに変化するデータの傾向やパターンを分析する統計的手法です。金融分野では、株価や経済指標の予測、リスク管理などに広く活用されています。
時系列分析の具体的な使い方
「この株価の時系列分析をすると、季節性があることがわかりますね。」株価データの長期的な変動パターンを観察している状況を表した文です。定期的に繰り返される価格変動の特徴を見出し、将来の動向予測に役立てようとしています。
時系列分析に関するよくある質問
Q.時系列分析の主な目的は？
A.時系列分析の主な目的は、データの傾向、季節性、周期性を特定し、将来の値を予測することです。金融分野では、株価の変動パターンを理解し、投資戦略を立てるのに役立ちます。
Q.時系列分析に必要なデータ量は？
A.必要なデータ量は分析の目的によって異なりますが、一般的には少なくとも30〜50のデータポイントが必要です。より長期的なパターンや季節性を分析する場合は、数年分のデータが理想的です。
Q.時系列分析の限界は？
A.時系列分析の主な限界は：
1. 過去のパターンが将来も続くという仮定に基づいている
2. 予期せぬイベントや構造的変化を予測できない
3. データの質や量に大きく依存する
これらの限界を理解し、他の分析手法と組み合わせて使用することが重要です。
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