A study on methods of business cycles analysis under use of big data

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K03591
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Economic statistics
• Research Institution: Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine
• Principal Investigator: Kyo Koki 帯広畜産大学, 畜産学部, 教授 (70254662)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 野田 英雄 東京理科大学, 経営学部ビジネスエコノミクス学科, 教授 (90347724)
• Research Collaborator: Noda Hideo
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 景気循環 / 経済変動 / 日本経済 / 実証分析 / ベイズ統計モデル / 時変構造分析 / ビッグデータ

Outline of Final Research Achievements

In this study, we proposed an indicator for business cycle analysis and analyzed correspondence between turning points in trend of oil price and business cycles in Japan. We also develop a two mode regression (TMR) modeling method for analyzing dynamic relationship between a monthly economic indicator and the quarterly GDP in Japan, and then analyzed the dynamic relationship between GDP and various economic indicators. The dynamic effects of business cycles on the Nikkei Stock Average was also analyzed.

Free Research Field

統計科学、計量経済学、データサイエンス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

まず、景気分析指標の構築とTMRモデリング手法の提案は景気変動分析の分野に学術的なインパクトをもたらしているだけではなく、分析ツールとして広く応用される可能性がある。とくに、各種経済指標とGDP間の関係分析から、景気変動の局面や時期によって経済指標は景気変動の原因にも結果にもなり得るという興味深い結果を得ており、景気変動メカニズムの実証に対して重要な示唆となる。また、株価や原油価格などの分析でビッグデータを利用した景気動向分析法の有効性を実証できた。