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ARIMA* ARMA * カルマン・フィルター * 標準および頑健分散推定 * 線形制約条件 ARCH* GARCH * APARCH * EGARCH * NARCH * AARCH * GJR * ARCH in mean * 標準および頑健分散推定 * 分散不均一を考慮した扱い * 線形制約条件 VAR/SVAR*ベクトル自己回帰(VAR)モデル
* 構造的ベクトル自己回帰(SVAR)モデル
* インパルス反応関数(IRF)
* 予測誤差の分散分解(FEVD)
* 統計的、動的予測
* 診断と検定
* グランジェの因果性検定(Granger)
* 残差自己相関もLM検定
* 残差の正規性検定
* ラグの次数選択統計
* 固有値を使った安定性解析
* ワルドのラグ除外統計(Wald)
* IRFおよびFEVのグラフィック表現、テーブル表現
* IRFを扱うツール
時系列のための関数* 日付の文字変換: 日、週、月、４半期、半期、半年、年 * 数値引数を日付に変換 * 日付リテラル * 数値引数を日付に変換 * 周期の変換、たとえば日数表現を４半期表現 時系列のための演算子* L、ラグ * D、差 * S#、季節ラグ 時系列で扱う日付形式* デフォルト形式: 日、週、月、４半期、半期、半年、年 * ユーザー定義の形式 |
プライス・ウインステインの回帰、AR（1）* 分散不均一に関するホワイトの修正(White) * ２段階法 * 自己相関係数の各種の算出方法 * コクラン・オルコット、プライス・ウィンステイン、および ARMA/ARIMA推定モデル (Cochrane-Orcutt, Prais-Winstein) 回帰診断* ラグランジェ乗数検定(LM検定)による自己回帰の残差の条件付き 分散不均一性に関する検定 * 誤差の系列相関に関するBreusch-GodfreyのLM検定 * 誤差の系列相関に関するダービン検定(Durbin) ダービン・ワトソンの統計量(Durbin-Watson )グラフ及び表* 自己相関および偏相関 * 交差相関 * 累積標本スペクトル密度 * ピリオドグラム ホワイトノイズの検定* ポートマントの検定(Portmanteau's test) * バートレットのピリオドグラム検定(Bartlett) 単位根の検定* Dickey-ullerの検定
* 修正版Dickey-Fuller検定(Elliot, Rothenberg, Stock等の提案)
* 拡張版Dickey-Fuller検定
* Phillips-Perron
時系列の平滑化手法 * 移動平均法 * 指数平滑法（シングル） * 指数平滑法（ダブル） * Holt-Wintersの非季節調整指数平滑法 * Holt-Wintersの季節調整指数平滑法 * 非線形法 * 予測と平滑化 注:AR-Auto-Regressive 自己回帰モデル
MA-Moving Average 移動平均モデル
ARMA-Auto Regressive Moving Average 自己回帰移動平均モデル
ARIMA-Auto Regressive Integrated Moving Average 自己回帰和分移動平均モデル
ARCH-autoregressive conditional heteroscedasticity 自己回帰条件付き分散不均一モデル
GARCH-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity
一般化自己回帰条件付き分散不均一モデル
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