2020 Fiscal Year Research-status Report
Statistical inference for non-Gaussian Structural VAR model and its application
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18K01555
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| Research Institution | Hiroshima University of Economics |
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Principal Investigator |
前川 功一 広島経済大学, 未登録, 名誉教授 (20033748)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
得津 康義 広島経済大学, 経済学部, 教授 (30412282)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 構造VARモデル / 非ガウス型 / 疑似尤度最尤法 / 独立成分分析 / 因果序列 / 金融緩和政策の実証分析 / 株価モデルへの応用 / fastICAの動作解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、研究代表者(前川）の先行研究(非ガウス型構造VARモデルによる因果序列の探索（2017年）広島経済大学創立50周年記念論文集）の発展的研究として位置づけられる。非ガウス型構造VARモデルを考察するために、論文１において、最近時までのガウス型構造VARモデルに関する理論を整理し、論文２に於いて、非ガウス型モデルに於ける最尤推定・検定問題をシミュレーション分析を行った。その結果、非ガウス型の場合における問題として、疑似尤度の選択問題が未解決であることが分かったので、疑似尤度に関するある選択方法を提案し学会報告を行った。ただしここまでの研究の結果、構造誤差に含まれる方程式ごとの誤差項が独立に(少なくとも無相関)に分布するという仮定が満たされない場合にはかなりの推定バイアスが生じることが確認されたので、今年度は相関がある場合の疑似尤度選択問題に取り組んでいる。
分担者の得津は投資主体別における株式需要の分析を行い、各投資主体の相互依存関係および、それぞれの投資主体、特に外国人投資家がどのような金融変数に影響を受けているかについて実証的に明らかにした。しかし実証分析の際に分析期間を長くとると、経済環境の変化を受けて構造変化が問題になる。そこで本研究では非ガウス型構造VARモデルの誘導形残差に基づくChow検定によって構造変化点の検出を行った。ガウス型VARモデルに於ける代表的構造変化検定法であるChow検定の漸近分布は知られているが、非ガウス型構造VARモデルの誘導形残差を用いたときのChow検定統計量に関しては、分布の特性は明確でないため、シミュレーションやブートストラップ法によって小標本特性についての考察を行う。
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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
概要で述べたように、構造誤差項間に「相関が無い場合」についてはおおむね順調に成果が上がったと言える。しかし「相関がある場合」の疑似尤度の選択問題は未解決であり、現在解決に向けて模索中である。本研究の目指す方法はピアソン分布族の中から近似の良い確率分布を選ぶというものである。近似的に尤度関数を構成する方法としてはA. Hyvrinen et al(2001)による方法があるが、その方法と比較しながら我々独自の方法を開発中である。
研究分担者(得津)は、上記の研究概要に示した通り、Chow検定の小標本特性を明らかにするために最初の手がかりとして、3変数の構造VARモデルのシミュレーションを行っており、サンプル数および変数の変更を行うことによる影響を分析している。小標本における検定統計量のサイズならびにパワーを求めるためには、多数の繰り返し計算が必要となる。また、時系列データは過去の値に依存し現在の値が決まるため、シミュレーションで時系列データを生成するには逐次処理の必要性があるため、コンピュータの並列化や行列によるデータ生成は困難である。現在、主流になりつつあるR言語は並列処理や行列が利用可能である場合では計算コストは低い。しかし、今回の研究課題の場合は、繰り返し計算と逐次処理が必要なため計算コストが高くなるため、C言語など他の言語をRに取り込みつつ計算コストを下げる工夫も重要になり、効率的なプログラミング技法についても取り組んでいる。これについては、全体のシミュレーション分析の一部ではあるが、従来の方法に比べて効率的な技法を構築しつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
非ガウス型構造VARモデルに対してICA分析を適用する際には、構造誤差項に含まれる要素は独立(少なくとも無相関)に分布すると仮定される。先に提案した疑似尤度最尤法は、相関が無い場合には概ね良好な推定結果が得られるが、相関関係が存在する場合には、疑似尤度最尤推定量はかなりのバイアスが生じることがシミュレーションで確かめられた。現実のデータ分析においてはこの無相関の仮定が満たされない場合が少なくない。そこで今年度は、上記の相関がある場合に於ける疑似尤度の選択法を開発し、実証研究に応用したい。また非ガウス型構造VARモデルの誘導形残差を用いるChow検定に関しては、構造誤差に相関がある場合の検定統計量の分布については明確でない。研究分担者(得津)は、この点をも考慮しつつ、シミュレーションによってChow検定の小標本特性を明らかにした後に、実際のデータを用いた実証分析を行う。実証分析を行うことにより、各投資主体の行動変容の内容および時期を特定化し、その時期の経済環境との関連性を分析することを最終目標としている。
これらの研究成果を取りまとめて、国際学会等で報告し、最終的には専門誌に投稿する予定である。また研究代表者(前川)は、これまでの研究課題に関する自著論文を基に、「非ガウス型構造VARモデルの研究(仮題)」を出版する計画を進めている。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍のため、多くの国内外の学会やワークショップが延期または中止となり、当初計上していた学会出張旅費が使えなくなったため、次年度に繰り越すための申請手続きをとったが、その申請が承認されたため。次年度(２０２１年度）使用額は、2021年１２月18-20日、英国ロンドンのキングスカレッジ（King’sCollege London）にて開催される第１４回Computational and Methodological Statistics(CMStatistics 2021)に出席するための参加費及び旅費の一部に充当する予定である。この会議は対面方式とオンライン方式のハイブリッドで開催されるので、対面方式の方に参加する予定である。
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Research Products
(5 results)
