2018 Fiscal Year Research-status Report
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17K03660
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
早川 和彦 広島大学, 社会科学研究科, 教授 (00508161)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 共分散構造分析 / パネルデータ / 自己相関関数 / ARMAモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、共分散構造分析を用いて、自己相関関数など、パネルデータの時系列方向の従属性を測る方法を考察した。時間の長さTが長いパネルデータに対しては、従属性を測る方法が先行研究で提案されているが、Tが小さいパネルデータに対しては、これまでほとんど議論されてきていない。そこで、本研究では、Tが小さく、クロスセクションの主体数Nが大きいパネルデータで従属性を測る方法を提案した。
Tが大きいパネルデータの場合、データからノンパラメトリックに従属性を測ることができるが、Tが小さい場合、ノンパラメトリックなアプローチは難しいため、パラメトリックなアプローチを採用した。具体的には、データがファクター構造を持つ共通項とARMA過程に従う独自項の和として分解できると仮定し、最尤法でファクターとARMA過程のパラメータを推定した。そして、ARMAモデルの推定された係数から自己相関関数などを計算する方法を提案した。
今回提案したアプローチと先行研究のノンパラメトリックアプローチは、（想定するパネルデータの違いは無視して)、モデリングの観点から、それぞれメリット・デメリットがある。今回提案したアプローチでは、時間方向とクロスセクション方向の不均一分散を許すことができるが、ノンパラメトリックアプローチは共分散定常性を仮定するため、不均一分散を許すことができないというデメリットがある。一方、ノンパラメトリックアプローチは、モデルを用いていないため、モデルの定式化ミスの問題は生じないが、今回提案した方法は、ARMAモデルの次数の選択ミスなど、定式化のミスの問題が生じうるというデメリットがある。
提案された手法のパフォーマンスを調べるため、Matlabでモンテカルロ実験のコードを作成した。実験結果からは、提案された手法は比較的高い精度で自己相関係数を推定していることが分かった。
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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
本研究は、当初の予定通り進んでいる。理論的な分析に関しては、ARMA過程の初期値の扱いに少し苦労したが、大きな障害とはならなかった。また、モンテカルロ実験用のプログラムも問題なく作成できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
理論的な分析は大体完成しているが、モンテカルロ実験では、提案した手法のパフォーマンスだけを調べており、先行研究との比較はまだ行っていない。そのため、今後の予定として、提案した手法と先行研究の方法のパフォーマンスの比較を行う必要がある。その実験が終わり次第、論文の形としてまとめ、査読付き雑誌に投稿する。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた出張をキャンセルしたため。
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