2020 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on the Relationship between Foreign Exchange Rates and Macroeconomy with Band Spectral Regression
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17K03709
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
和田 龍磨 慶應義塾大学, 総合政策学部(藤沢), 教授 (20756580)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | バンドスぺクトラル回帰 / 為替レート / LASSO / 予測精度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究期間を1年延長したために最終年度となった今年度は、これまでに書いた論文である Out-of-Sample Forecasting of Foreign Exchange Rates: The Band Spectral Regression and LASSOを専門雑誌に投稿するとともに、国際学会（5年に1度開催されるEconometric Society World Congress および Society of Nonlinear Dynamics and Economics Symposium）で発表し、さらにその過程においてはこの論文に数回の改訂を加えた。この改訂では特にLASSOを周波数領域に適用する際の予測誤差を最小にするパラメター値の推定方法を様々な角度から検討したが、これは発表を行った上記国際学会において、周波数領域にLASSOを用いている点が当該論文のうちで特に興味深いものであるとの指摘がなされたために行った。一方で、長期為替レート予測では直接法による予測ではなく繰り返し法による予測で行うべきとの指摘がこれまでに当該論文に対して行われてきており、この繰り返し法による予測の可能性についても検討した。
この為替レートモデルにとどまらず、さまざまなマクロ変数間の関係が線形で表現できる場合、すなわち方程式群であっても回帰分析が適用可能なベクトル自己回帰モデルなどの場合には本研究で用いているバンドスぺクトラル回帰は適用可能であり、原理的にはその周波数領域での推定値をもとに標本外予測を行うことができるため、Marcellino et al. (2006)で行われているようなマクロ変数の予測分析にとりかかった。時間制約から、今年度内に結果を得るには至らなかったが、本研究課題で得た方法論的な展開をもとに今後の研究においてこれらマクロ変数の予測精度を解明する予定である。
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