2023 Fiscal Year Annual Research Report
A study on the empirical analysis of business fluctuations mechanism using big data
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19K01583
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| Research Institution | Gifu Shotoku Gakuen University |
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Principal Investigator |
姜 興起 岐阜聖徳学園大学, DX推進センター, 教授 (70254662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
姚 峰 香川大学, 経済学部, 教授 (90284348)
野田 英雄 東京理科大学, 経営学部ビジネスエコノミクス学科, 教授 (90347724)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 景気変動の予測分析 / 時系列の成分分解 / 経済指標の変動分析 / 景気動向指数の構築 / ベイズ法 / 景気変動のメカニズム / ビッグデータ / 景気循環における時変構造 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究計画は概ね達成されている。令和5年度には、新たな取り組みとして景気分析指標の構造と景気変動におけるダイナミックスを解明するための研究が行われた。具体的には、次の3点が挙げられる。(1)景気分析指標の時系列データを分解する方法を新たに開発した。この中で、時系列データを時間の線形モデルに制約された制約付き成分と周期的変動を含む余剰成分に分解する移動線形モデル（MLM）のアプローチを提案した。このアプローチは、制約付き成分に対して局所的な線形モデルのみ要し、余剰成分には厳密なモデルが不要であるという特徴をもつ。(2)非定常な平均を持つ時系列データの異常値を識別し推定する手法を提案した。この手法により、時系列データをトレンドと定常な成分に分解し、異常値を特定し推定することができる。(3)分布形自由の動的線形（DFDL）モデリング方法を提案した。また、この方法を用いて、日本の卸売商業販売額の各時系列データを循環成分などの成分に分解し、景気循環からの影響におけるダイナミクスを分析した。
上述の研究に関する主な結果は以下の通りである。(1)提案したMLMのアプローチを反復的に適用することで、時系列データを複数の成分に分解し、さらに主成分分析を使用して、複数の無相関成分に変換することができた。このアプローチは、日本の景気循環分析において非常に有用なツールであることが示された。(2)提案手法は、異常値の位置と値を高い精度で推定できることが実証された。(3)1985年1月から2022年12月までの12種類の卸売商業販売額の時系列データを分析した結果、それぞれの構造や景気循環との関係におけるダイナミクスが明らかになった。また、異なる種類の卸売商業販売額が、消費者の好みや経済動向、外部ショックなどの要因によって影響を受け、景気変動に対して様々な反応を示すことが示された。
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