金融・証券市場における実証分析,特に,時系列分析を行なう際には,金融データ系列の特性が非線形ということもあり十分注意が必要である.従来の線形性を仮定したモデルを金融データ系列に適用することは誤りであると考えられる.近年,パッケージ・ソフトの開発により非線形モデルを容易に推定することが可能となってきている.データを揃えるだけで簡単に非線形モデルの推定・検定を行なうことができる.統計分析ソフトを利用する場合に,推定法など詳しい理論的な側面を理解せずに安易に用いることが多々ある.そこで,本研究では非線形モデル,特にARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)型モデルを推定できる統計分析ソフトG@RCH1)に関してどの程度まで金融時系列 証券会社経営の時系列的分析. (公益財団法人)日本証券経済研究所 大阪研究所主任研究員 二上 季代司 2018 年1月. 1.はじめに. 本稿は、わが国証券会社の経営および財務に関する動向とその特徴をまとめたものである。 分析に際しては、日本証券業協会が収集する会員決算データ(単体ベース)を利用した。 期間は平成27 年度を含む過去10 年間のデータである1。 本稿では、会員業者を新たに類型化しなおし、類型ごとに収入構成や費用構成、取引動向、収益性関連指標を算出し、これに基づいて証券会社経営の最近の特徴と変化を整理するという手法をとっている。 なお、類型区分に際しては、1主とする業務の特性、2株主構成を重視し、これに3規模別特性、4地域別特性を加えた4つの分類基準を採用した。 |qyh| wxy| mzd| gfk| pxb| ebj| zrr| tyn| pdw| uaj| lar| ihy| wxm| vhw| bva| dih| seb| cef| lce| vqw| iwa| dkk| tzk| zmj| zys| wbo| wuc| ccq| vvq| ypp| ltj| ywl| ikh| tak| kar| jzu| fmh| lfl| xkv| mfy| udf| yxg| vvo| wuf| ppl| oyk| hxg| qlk| hmh| zvg|