2020 Fiscal Year Annual Research Report
新しい時系列計量分析の理論と応用：点過程アプローチ
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17H02513
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
国友 直人 明治大学, 政治経済学部, 特任教授 (10153313)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大屋 幸輔 大阪大学, 経済学研究科, 教授 (20233281)
佐藤 整尚 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 准教授 (60280525)
栗栖 大輔 東京工業大学, 工学院, 助教 (70825835)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 時系列計量分析 / 点過程アプローチ / マクロ経済時系列 / 高頻度金融データ / 時系列フィルタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究プロジェクトでは新しい統計分析・計量分析の方法を開発、応用を検討した。時々起きる大きなマクロ経済変動の分析は近年における経済現象や金融現象においては重要であり、ミクロ金融時系列分析ではジャンプを含む確率過程の一般理論を踏まえた金融時系列分析を検討した。このような課題について2020年度は主に次のような研究成果が得られた。
１．基礎理論：稀に起きる現象の統計学的研究分野は統計的極値論(Statistical Extreme Value Theory, SEVT)であり、この研究分野で定評のある、Resnick, S. (2008”Heavy-Tail Phenomena ”Springerの翻訳作業(朝倉書店)を行い、公刊した。またLevy測度に関するノンパラメトリック推定法についてKato-Kurisu(2020)を公刊した。
２．フィルタリング法の開発：非定常経済時系列の新たなフィルタリング法を開発、Kunitomo-Sato(2021)を公刊した。さらに総務庁統計局の職員と共同でマクロ消費指数への応用研究を行った。
３．高頻度金融計量分析の理論と応用：Kunitomo-Sato(2013)が開発したSIML (separating information maximum likelihood method, 分離最尤推定法)の研究をさらに発展させた研究をKunitomo-Kurisu (2021)を公刊した。
2020年度はコロナ問題が顕在化した為、予定していた研究会議の中止など計画の変更を行ったが、オンラインにより研究活動を行った。研究成果はの一部は明治大学MIMSのWebサイhttp://www.mims.meiji.ac.jp/publications/2020-ds/に掲示、研究成果の幾つかは学術誌に掲載した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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