Structural change in semiparametric long memory time series

Research Project

Project/Area Number	17K13717
Research Category	Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Research Field	Economic statistics
Research Institution	University of Hyogo
Principal Investigator	YAMAGUCHI Keiko 兵庫県立大学, 国際商経学部, 講師 (60534964)
Project Period (FY)	2017-04-01 – 2020-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help	¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2018: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Keywords	時系列分析 / 構造変化 / 長期記憶モデル / 経済統計学 / 計量経済学
Outline of Final Research Achievements	Abadir et al.（2007）extend the local Whittle estimator to d in （-1.5, ∞）, calling it the fully extended local Whittle (FELW) estimator. They assume d in （-1.5, ∞）except d=0.5, 1.5, 2.5,... We extend the FELW estimator so that d in (-1.5, 1.5) with d=0.5 by two step estimation. We examine the small sample performance of our estimator and other estimators proposed in previous studies. We consider a test of long memory versus spurious long memory.
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	フラクショナル和分過程(I(d) 過程) とは, d(d は0 から1 までの実数) 回階差をとると, ARMA 過程のような弱定常になる系列のことである。このモデルはファイナンスやマクロの様々なデータにおいて観測され, 多方面に利用されている。I(d) 過程はそのモデルの特性から比較的長い系列に対して応用されることが多いが、そのような系列では構造変化がおこる可能性も高いと考えられる。そこで、長期記憶性と構造変化の両方を考慮したモデルを開発することに意義がある。