Forecasting Using Non-linear Multivariate Time Series Models with Bayesian Stochastic Search Variable Selection Method and its Application to Macroeconmics

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17K03661
• Research Institution: University of the Ryukyus
• Principal Investigator: 杉田 勝弘 琉球大学, 国際地域創造学部, 教授 (50377058)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 計量経済学 / ベイズ統計学 / MCMC / 多変量時系列分析

Outline of Annual Research Achievements

主に2018年および2019年に研究した論文の部分的な研究のやり直しをした。
１．まずは"Evaluation of Forecasting Performance Using Bayesian Stochastic Search Variable Selection in a Vector Autoregression"のワーキングペーパーで人工的に発生させたデータを使ってのモンテカルロ・シミュレーションの方法を変えた。
２．"Forecasting with Vector Autoregressions Using Baeysian Variable Selection Methods: Comparison of Direct and Iterated Methods"も同様にモンテカルロ・シミュレーションの方法を変更した。実証分析ではデータセットを新たに１年分のマクロデータを付け加え、さらに計算プログラムを修正し、全体的に計算のやり直しを行った。
３．"Forecasting with Vector Autoregressions by Bayesian Model Averaging"の論文でも同様に計算アルゴリズムの修正したプログラムを使ってモンテカルロシミュレーションのやり直しを行い、実証分析では新たに１年分のマクロデータを付け加えて計算しなおした。
以上の３本の研究論文の英語校正を行った。さらに以上の３本の研究論文を一つの論文にまとめて、"Forecasting Time Series Using Vector Autoregressions with Bayesian Variable Selection and Comparison of Direct and Iterated Multistep Methods"という論文を書いた。最初の３つの論文はワーキングペーパーのままで、最後の４つめのまとめた論文を論文雑誌に投稿し、査読中である。