時系列における弱定常性検定の精密化と非線型因果解析

1997 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 08640271
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 中野 裕治 滋賀大学, 経済学部, 教授 (60024981)
• Keywords: KM_2O-ランジュバン方程式 / 検定(S) / 局所因果解析

Research Abstract

1.Okabe‐Nakanoが提案した、時系列の定常性を検定する,Test(s)の精度を向上させるため、シミレーションを重ねた。Test(s)は、一つには、分散の検定に問題があることがわかったので、もとの論文での分散の検定に用いた統計量のかわりに、t 検定を代わりに採用して、Test(s)との精度の比較を行った。
2.複数の時系列の間の因果解析として、特定の変量の影響をのぞいた時系列をとりだして比較することは、現実のデータを扱うえで重要な意味がある。前年度の研究の継続として、1次元から多次元の時系列への拡張をおこなった。局所因果の数学的構造も、多次元へ拡張できる。シミレーションでは、良好な結果を得ることができた。為替レート、鉱工業在庫指数、公定歩合、国民総生産、マネーサプライなどの経済マクロデータに、この方法を適用して相互の因果関係を分析した。たとえば、l970年代のデータでは、為替レート、鉱工業在庫指数について、それぞれ公定歩合の影響を除いたデータについて、為替レートが鉱工業在庫指数に影響しているという結果を得ることかできる。
3.次年度の研究にむけて、現在、1,2の研究をもとに、"On the causal analysis of time series ; The case excluding the influence of some time series"を執筆している。