2020 Fiscal Year Annual Research Report
Research and development of multivariate seasonal adjustment method
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18H03210
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
北川 源四郎 明治大学, 研究・知財戦略機構(中野), 研究推進員(客員研究員) (20000218)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
国友 直人 明治大学, 政治経済学部, 特任教授 (10153313)
中野 純司 中央大学, 国際経営学部, 教授 (60136281)
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)
田野倉 葉子 明治大学, 先端数理科学研究科, 特任准教授 (60425832)
姜 興起 新潟経営大学, 経営情報学部, 教授 (70254662)
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 季節調整法 / 多変量時系列 / 状態空間モデル / 統計ソフトウェア / R / 時系列の分解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１変量季節調整法の改良に関しては，前年までに実施した定常AR成分の安定的な推定を実現するための新しいモデルと関連するフィルタリングの方法および状態空間モデルを利用した対数尤度の自動微分計算法を実装したプログラム開発を行った．また，モデルの拡張を目的に，非ガウス型のノイズ分布を持つ状態空間モデルへの拡張を想定し，関連して必要となる計算アルゴリズムの開発やその計算過程で必要となる次元縮小のための基準や実装法の研究を行った．
多変量季節調整法に関しては，多変量の非定常時系列から効率的に潜在変数を推定するための分離最尤法に基づく周波数領域におけるフィルタリングのための理論的研究を行った．その一方で，多変量時系列用の汎用的な状態空間モデリングプラットフォームを開発し，具体的なモデリングを開発するための基盤を構築した．これらを活用して，多変量トレンドモデルにおける独立成分の推定や多変量定常AR成分モデルの効率的な推定法の研究をおこなった．さらに超高次元の場合を想定し，多変量ARモデルを次数に関して逐次的に推定することによって計算量を減少させる方法の研究を行った．
多変量時系列解析ツールの開発に関しては，一般化パワー寄与率をかなり高次元の場合にも適用できるように，分解する成分数を縮小させるためのモデルや計算法の開発を行った．
ソフトウェア開発に関しては，1変量の場合を中心にRの関数開発を行うとともに，従来の季節調整法の解析環境WebDecompを一新した．
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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
フィルタリングの新しい方法，状態空間モデルの対数尤度の汎用的な自動微分法などの研究は順調に進展し，すでに論文として発表した．また，開発したモデル，計算法を実装したRソフトはパッケージTSSSとしてCRANから公表し，だれでも利用できるようにした．さらに従来のWebDecompを一新し，プログラムのインストール等を行うことなく季節調整法や関連する時系列解析ツールをWeb上で実行できるRS-Decompを開発し，公開した．
多変量季節調整法に関しては，多変量のトレンドモデルや多変量のARモデルなどに基づき開発したモデルや計算法を実装するソフトウェアを今年度中に開発する予定である．超多変量の場合にも適用できる方法の開発についてはこれまで見通しが立っていなかったが，前年度の研究で逐次的に推定する方法を研究し，ある程度可能性が見えてきた状態である．
以上のように，理論的研究，モデルや計算法の研究については既に論文化するなど順調に進展するとともに，ソフトウェア開発についても既にRパッケージや，Web解析環境RS-Decompを開発・公開するなど計画以上に進展している一方で，多変量化特に超高次元の部分についてはやや遅れている部分もあり，全体としてはおおむね順調に進展していると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は本研究の最終年度であるので，全体として，これまでの研究成果をソフトウェアの形でまとめ，研究成果が多く人にとって利用可能な形にすることをめざす．
１変量季節調整法の改良に関しては，すでに前年度までに解析ソフトウェアを開発し公開しているので，なるべく多くの分野において利用してもらい，必要な改良を進めるとともに，要望を考慮して機能の追加なども行っていく。
多変量季節調整法の研究・開発に関しては，これまで実施してきた多変量のトレンド間に相関や共和分の関係がある場合に有効なモデル，ベイズモデルや正則化の利用によって成分分離ができるような方法，多変量季節調整法の定常成分のための実用的な推定法，多変量季節調整法で分離抽出した多変量定常成分数間の因果関係を明らかにするための一般化パワー寄与率などのソフトウェア開発を早急に行う。また，研究が遅れていた超高次元時系列の実用的な解析法についてもある程度の成果の開発を目指す。
開発するソフトウェアはRの関数あるいはWebアプリケーションの形で実装し公開できるようにするとともに，実際の経済時系列や地球科学データに適用し、その有効性を確認するとともに問題点を抽出し、さらなる改良を行う。
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| Remarks |
●季節調整モデルや関連する時系列解析手法をWeb上で実行できるサイトRS-Decompを公開した．https://jasp.ism.ac.jp/RS-Decomp/
●個人のWebページのほか明治大学ブランディング事業金融チームサイトとして下記のものを開設
http://www.isc.meiji.ac.jp/~brandfin/
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[Book] 極値現象の統計分析2021
Author(s)
S.I. レズニック、国友 直人、栗栖 大輔
Total Pages
432
Publisher
朝倉書店
ISBN
978-4-254-12256-5
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