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14 関係: 定常過程、定数変化法、伊藤の補題、バシチェック・モデル、ランジュバン方程式、ピンクノイズ、利子、ウィーナー過程、ガウス過程、ジョージ・ウーレンベック、確率微分方程式、確率分布、確率過程、自己回帰移動平均モデル。
定常過程
定常過程（ていじょうかてい、Stationary process）とは、時間や位置によって確率分布が変化しない確率過程を指す。このため、平均や分散も（もしあれば）時間や位置によって変化しない。 例えば、ホワイトノイズは定常的である。しかし、シンバルを鳴らしたときの音は定常的ではなく、時間と共に音が弱まっていく。 定常性（Stationarity）は時系列の解析でも重要であり、時系列データを定常的なものに変換することがよく行われる。例えば、経済的データは季節による変動があったり、価格レベルに依存する。ある定常過程と1つ以上の過程に傾向（トレンド）が認められるとき、これら過程を「傾向定常的; trend stationary」であるという。このようなデータから定常的成分だけを抜き出して分析することを「傾向除去; de-trending」と呼ぶ。 離散時間の定常過程で、標本値も離散的（とりうる値が N 個に限定されている）な場合をベルヌーイ系（Bernoulli scheme）と呼ぶ。N.
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定数変化法
数学における係数変化法（けいすうへんかほう、variation of parameters）または定数変化法（じょうすうへんかほう、ていすうへんかほう、variation of constants）は線型非斉次な常微分方程式の一般解法である。ラグランジュの定数変化法と呼ばれることもある。 一階の非斉次線型微分方程式は、かなり労力の少ない積分因子や未定係数法を通じて解けるのが普通であるが、それらは推測から来る経験則として利用するもので、しかもすべての非斉次微分方程式に対してうまくいくわけではない。 定数変化法は線型偏微分方程式にも拡張することができて、具体的に熱方程式、波動方程式、振動板方程式などの線型発展方程式の非斉次問題が解ける。この設定での定数変化法を用いた解法は、むしろデュアメルの原理としてよく知られている。この呼称は、非斉次熱方程式の解法として定数変化法を初めて適用したジャン＝マリー・デュアメルに因むものであり、一般の定数変化法をデュアメルの原理と呼ぶこともある。.
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伊藤の補題
伊藤の補題（いとうのほだい、Itō's/Itô's lemma）は、確率微分方程式の確率過程に関する積分を簡便に計算するための方法である。伊藤清が考案した。.
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バシチェック・モデル
バシチェック・モデル（）とは、数理ファイナンスにおいて利子率の時間的変動を記述する数理モデルの一つである。短期利子率を扱う単因子モデルの一つであり、利子率の変動を市場リスクという単一の要因で説明する。 このモデルは、利子率デリバティブの価格評価に使用することができ、さらに信用市場にも適用されたが、これは負の確率を発生することがあり得ることから、信用市場に使用するのは原理的には誤りとされる。 バシチェック・モデルは、金利デリバティブの評価に使用することが可能である。1977年に、チェコの数学者 Oldrich Vasicek により導入された。 バシチェック・モデルは、瞬間利子率が以下の確率微分方程式に従うとする。 ここに a、b、σ は正の定数であり、Wt は、無作為な市場リスク因子をモデル化したウィーナー過程であり、これにより、系に無作為変動の連続的な流入をモデル化している。標準偏差媒介変数 σ は、利子率のボラティリティを決定する。媒介変数 a、b、σ および初期条件 r0 は、動きを完全に特徴づけ、以下のとおり説明される。.
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ランジュバン方程式
ランジュバン方程式 （ランジュバンほうていしき、）は統計力学において、あるポテンシャルの下でのブラウン運動を記述する確率微分方程式である。アインシュタインのブラウン運動の理論を受けてポール・ランジュバンによって最初に示された。 最も簡単なランジュバン方程式は、ポテンシャルが定数であるとして調べられたものであり、質量 のブラウン粒子の加速度 が、粒子の速度 に比例する粘性力（ストークスの式、 は抵抗係数）と、媒質中の分子による衝突の連続的な系列の効果であり、ある確率過程であるランダム力 との和として表現される。 電気回路の抵抗器における熱雑音など他のブラウン運動系でも本質的に同様な方程式が成り立つ。 しばしばランジュバン方程式を解くことなく、多くの興味深い帰結が揺動散逸定理によって得られる。解が必要とされるならば、これを解くための標準的な方法はフォッカー・プランク方程式を用いることである。これは、時間依存の確率密度により満足される決定論的方程式を与える。また、数値的な解はモンテカルロ法を用いたシミュレーションにより得られる。さらに、統計力学と量子力学との類似性を利用して（例えば、フォッカー・プランク方程式はいくつかの変数のスケールを変換することによってシュレーディンガー方程式に変換できる）経路積分のような他の方法も用いられる 。.
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ピンクノイズ
ピンクノイズとは、パワーが周波数に反比例する雑音のこと。同じ周波数成分を持つ光がピンク色に見えることからピンクノイズと呼ばれる。いわゆる1/fゆらぎを持った信号源をマクロに見た場合も似た感じになる。 ピンクノイズの波形は、フラクタル状になっていることが知られている。オクターブバンドと呼ばれる帯域ごとのエネルギーが一様になるため、様々な音響測定に使用される。 ピンクノイズまたは1/fノイズは 、周波密度が周波数の逆数となるような周波スペクトルをもった信号、または過程を指す。ピンクノイズという名前は、ホワイトノイズ（1/f0）とレッドノイズ（またはブラウニアンノイズ、1/f2）の中間であることにちなむ。 科学論文では1/fノイズは、より幅広く、下記式のスペクトル密度を持つ各種ノイズを指す。.
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利子
利子（りし、interest）とは、貸借した金銭などに対して、ある一定利率で支払われる対価。 利息（りそく）と利子は通常同じ意味で使われるが、借りた場合に支払うものを利子、貸した場合に受け取るものを利息と使い分けることがある。また、銀行預金では利息と呼ぶ（ゆうちょ銀行では利子と呼ぶ）。法律用語としては利息を用いるのが通常である。 米の貸し借りの対価として支払われる「利子米（利米）」のように利子は金銭以外で支払われる場合もある。このような実物を対価とする利子を実物利子、金銭を対価とする利子を貨幣利子あるいは金利と呼ぶ。.
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ウィーナー過程
一次元ウィーナー過程の一例 数学におけるウィーナー過程（ウィーナーかてい、Wiener process）は、ノーバート・ウィーナーの名にちなんだ連続時間確率過程である。ウィーナー過程はブラウン運動の数理モデルであると考えられ、しばしばウィーナー過程自身をブラウン運動と呼ぶ。最もよく知られるレヴィ過程（右連続かつ定常な独立増分確率過程）の一つであり、純粋数学、応用数学、経済学、物理学などにおいてしばしば現れる。.
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ガウス過程
ウス過程（ガウス-かてい、Gaussian process）は連続時間確率過程の一種である。この概念はカール・フリードリッヒ・ガウスの名にちなんでいるが、それは単に正規分布がガウス分布とも呼ばれるためであり、しかも正規分布はガウスが最初に研究したというわけでもない。いくつかの文献（たとえば下記のSimonの著書）では、確率変数 Xt の期待値が 0 であることを仮定する場合もある。.
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ジョージ・ウーレンベック
ーズミット。1928年頃の写真。 ジョージ・ウーレンベック（George Eugene Uhlenbeck、1900年12月6日 - 1988年10月31日）はアメリカ合衆国に移住したオランダの物理学者である。電子のスピンの発見者とされる。.
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確率微分方程式
率微分方程式（かくりつびぶんほうていしき、stochastic differential equation）とは、一つ以上の項が確率過程である微分方程式であって、その結果、解自身も確率過程となるものである。一般的に、確率微分方程式はブラウン運動（ウィーナー過程）から派生すると考えられる白色雑音を組み込むが、不連続過程の様な他の無作為変動を用いることも可能である。.
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確率分布
率分布（かくりつぶんぷ, probability distribution）は、確率変数の各々の値に対して、その起こりやすさを記述するものである。日本工業規格では、「確率変数がある値となる確率，又はある集合に属する確率を与える関数」と定義している。.
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確率過程
率論において、確率過程（かくりつかてい、stochastic process）は、時間とともに変化する確率変数のことである。 株価や為替の変動、ブラウン運動などの粒子のランダムな運動を数学的に記述する模型（モデル）として利用している。不規則過程（random process）とも言う。.
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自己回帰移動平均モデル
自己回帰移動平均モデル（じこかいきいどうへいきんモデル、Autoregressive moving average model、ARMAモデル）は、統計学において時系列データに適用されるモデルである。George Box と G. M. Jenkins の名をとって "ボックス・ジェンキンスモデル" とも呼ばれる。 時系列データ Xt について、ARMAモデルはその将来の値を予測するためのツールとして機能する。モデルは自己回帰(AR)部分と移動平均(MA)部分からなる。一般に ARMA(p,q)モデルと表記され、p は自己回帰部分の次数、q は移動平均部分の次数を表す（定義は後述）。.
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