2021 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 東京経済大学, 経営学部, 客員研究員 (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変量季節調整法に関しては、前年度までの研究成果を集約し、季節調整プログラムDECOMPの機能を拡張した新規のプログラムを開発した。このプログラムの特徴は、①トレンド成分モデルをレベルと傾きに独立なノイズを加えることができるように拡張したこと、②季節成分モデルは従来よりも柔軟に変化できるようにしたモデルも利用できるようにしたこと、③AR成分モデルではAR固有根の絶対値および偏角の範囲を任意に指定できるようにして想定する変動成分に適合した成分抽出ができるようにしたこと、④曜日効果モデルでは曜日効果のパターンを考慮して従来よりも強い2種類の制約を利用できるようにしたこと、⑤ダミー変数などの外生変数への回帰型の成分を用いることができるようにしたことなどである。さらに、複数の周期の季節成分を持つ時系列のモデルとその推定法を開発したほか、変動するトレンドを長期的なトレンドと定常変動に分解する方法や、周波数領域での特性を利用して季節調整を行う方法に関する研究を行った。
多変量季節調整法に関しては、類似した変動をするトレンドを持つ場合を想定して、共通トレンド独立トレンドに分解する方法およびトレンドのシステムノイズに相関があるモデルを開発した。
多変量時系列解析ツール開発では、多変量時系列モデルのノイズ共分散行列あるいは指定した周波数におけるパワー寄与率行列のネットワーク解析により重要な変数や変数間の重要な関連を可視化する方法を開発し、変数選択に利用できるようにした。
ソフトウェア開発では、拡張した１変量季節調整モデルをRで計算するためのコードを開発した。開発したモデル、計算法およびソフトウェアは金融時系列、IIPデータ、電力需要データ、地球科学データ等に適用し、その結果を当該データの分析に利用するとともに、モデルや計算法の改善にも利用した。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
開発したRソフトウェアの公開サイト
https://jasp.ism.ac.jp/RS-Decomp/
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[Book] データ分析のための統計学入門2021
Author(s)
David Diez, Cetinkaya-Rundel and Christopher Barr, 国友直人, 小暮厚之, 吉田靖
Total Pages
426
Publisher
日本統計協会
ISBN
978-4-8223-4105-3
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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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