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ARCHモデル

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/03/24 06:05 UTC 版)

ARCHモデル（あーちモデル、英: autoregressive conditional heteroscedasticity model, ARCH model）とは、金融経済学、統計学、計量経済学などにおいて分散不均一性を示す時系列データに適用されるモデル。日本語では、「分散自己回帰モデル」「分散不均一モデル」等と称される。1982年にロバート・エングルによって提案された^[1]。特に金融時系列データへの適用事例が多い。

位置	平均算術幾何調和中央値分位数順序統計量最頻値階級値
分散	範囲偏差偏差値標準偏差標準誤差変動係数百分率
モーメント	分散歪度尖度

カテゴリデータ

頻度

分割表

統計的推測

仮説検定	帰無仮説対立仮説有意棄却ノンパラメトリック手法スチューデントのt検定ウェルチのt検定カイ二乗検定イェイツのカイ二乗検定累積カイ二乗検定 F検定 G検定マン・ホイットニーのU検定 Z検定フィッシャーの正確確率検定二項検定尤度比検定マンテル検定コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量ウィルコクソンの符号順位検定アンダーソン–ダーリング検定カイパー検定ジャック–ベラ検定シャピロ–ウィルク検定コルモゴロフ–スミルノフ検定分散分析共分散分析
区間推定	信頼区間予測区間
モデル選択基準	AIC BIC WAIC MDL
その他	推定量点推定最尤推定尤度関数尤度方程式最小距離推定メタアナリシスブートストラップ法

ベイズ統計学

確率	主観確率ベイズ確率事前確率事後確率最大事後確率
その他	ベイズ推定ベイズ因子

相関

交絡変数

ピアソンの積率相関係数

順位相関（スピアマンの順位相関係数・ケンドールの順位相関係数）

モデル

線形	線形回帰リッジ回帰 Lasso エラスティックネット
非線形	k近傍法回帰木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクター回帰射影追跡回帰
時系列	自己回帰モデル自己回帰移動平均モデル ARCHモデル対移動平均比率法トレンド定常傾向推定共和分構造変化

分類

線形	線形判別分析ロジスティック回帰単純ベイズ分類器単純パーセプトロン線形サポートベクターマシン
二次	二次判別分析
非線形	k近傍法決定木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクターマシンベイジアンネットワーク隠れマルコフモデル
その他	二項分類多クラス分類第一種過誤と第二種過誤

教師なし学習

クラスタリング	k平均法（k-means++法）
密度推定（英語版）	カーネル密度推定（カーネル）
その他	主成分分析独立成分分析自己組織化写像