Structural change in semiparametric long memory time series

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K13717
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Economic statistics
• Research Institution: University of Hyogo
• Principal Investigator: YAMAGUCHI Keiko 兵庫県立大学, 国際商経学部, 講師 (60534964)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 時系列分析

Outline of Final Research Achievements

Abadir et al.（2007）extend the local Whittle estimator to d in （-1.5, ∞）, calling it the fully extended local Whittle (FELW) estimator. They assume d in （-1.5, ∞）except d=0.5, 1.5, 2.5,... We extend the FELW estimator so that d in (-1.5, 1.5) with d=0.5 by two step estimation. We examine the small sample performance of our estimator and other estimators proposed in previous studies.
We consider a test of long memory versus spurious long memory.

Free Research Field

計量経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

フラクショナル和分過程(I(d) 過程) とは, d(d は0 から1 までの実数) 回階差をとると, ARMA 過程のような弱定常になる系列のことである。このモデルはファイナンスやマクロの様々なデータにおいて観測され, 多方面に利用されている。I(d) 過程はそのモデルの特性から比較的長い系列に対して応用されることが多いが、そのような系列では構造変化がおこる可能性も高いと考えられる。そこで、長期記憶性と構造変化の両方を考慮したモデルを開発することに意義がある。