Project/Area Number |
22K01422
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 07030:Economic statistics-related
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Research Institution | Hitotsubashi University |
Principal Investigator |
黒住 英司 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00332643)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
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Keywords | バブル / 構造変化 / モニタリング / オンライン検定 / リアルタイム検定 |
Outline of Research at the Start |
本研究では,金融資産価格におけるバブルの発生とその消滅を検出し,また,その発生時点やクラッシュする時点を推定するための手法の開発およびその理論的特性の研究を行う。バブルの検出には,過去のデータをもとにバブルの有無を検証する場合と,リアルタイムでバブルの発生をモニタリングしていく場合の,2通りのケースが考えられる。そのどちらの場合についても,金融資産価格のデータの特性である(条件付き)不均一分散を考慮した手法を開発し,不均一分散がバブルの検定や発生時点の推定に与える影響を分析する。さらに,推定期間内でのバブルの発生数の推定や複数のバブル発生時点の推定,また,その信頼区間の構築方法を開発する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は,1:バブルの検定の最強力検定の導出と比較分析,2:検出力の包絡線に最も「近い」検定方法の開発,3:バブルの発生時点,クラッシュ時点,正常な市場への回帰時点の推定方法の開発,4:変化点の信頼区間の構築,の4点である。令和5年度の研究では,まず,1の最強力検定の導出の検討と2の検出力の包絡線に近い検定方法の開発を行った。具体的には,バブルの検定の最強力検定は,3つの要因~バブルの大きさ,バブルの開始時点,バブルの長さ~に依存することが明らかとなり,検出力の包絡線は複雑な形状となることが判明した。そのため,最強力検定は理論的なベンチマークとしては必ずしも適しておらず,むしろ,バブルの検定で多用されているsupADF検定をベンチマークとして検出力の比較を行うことを推奨することとした。 また,先行研究の結果から,確率的単位根検定がバブルの検定につながることが判明したため,確率的単位根検定の統計量をsupタイプに修正(supSUR検定)し,この検定も新たなベンチマークとなりうることを示した。そこで,この2つのベンチマークのうち,個々の対立仮説において検出力が高いものをつなぎ合わせた包絡線を理論的な最強力検定の包絡線とみなし,この包絡線に近い新たな検定手法を開発した。新たな検定(UR検定)は,理論的にも有限標本においても,上で求めた検出力の包絡線に近い検出力を持つことが明らかとなった。 一方,目的3の変化点推定については,令和4年度の研究成果をベースとして,令和5年度には,ショックが不均一分散を持つ場合により効率的な推定方法を開発し,その有限標本特性を明らかにした。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究目的のうち,目的3の変化点推定量の分析は令和4年度に達成している。目的1の最強力検定は導出したもののこのままでは使いにくく,supADF検定ならびにsupSUR検定をベンチマークとすることを提案した。また,これらの検定の検出力の包絡線に近い新たなUR検定の開発に成功しているため,目的2も達成されている。目的4の変化点の信頼区間の構築については,令和6年度に研究を進める計画であり,予定通りの3年間で,目標としている研究成果が得られる見込みである。
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Strategy for Future Research Activity |
令和6年度には,令和5年度までに得られた研究成果をベースに,研究目的4の変化点に関する信頼区間の構築方法の開発を模索する。これまでの研究成果である変化点推定量の漸近分布から信頼区間を構築する方法を模索する一方,変化点に関する仮説検定を新たに構築して,それを反転させる方法についても検討する。また,令和5年度にベンチマークとして提案したsupSUR検定については理論的に明らかとなっていない部分もあるため,supSUR検定の理論的な評価をすすめる予定である。具体的には,局所対立仮説下での検定統計量の漸近分布について詳細な分析を行い,理論的特性を明らかにする予定である。さらに,ショックの分散が不均一な場合に対して頑健なSUR検定の開発について検討を行う。
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