2020 Fiscal Year Research-status Report
地域の景気循環に関するデータ解析および大規模シミュレーション
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19K01593
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| Research Institution | Rissho University |
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Principal Investigator |
小野崎 保 立正大学, 経済学部, 教授 (10233595)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齊木 吉隆 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (20433740)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 地域景気循環 / 同期 / ヒルベルト変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
わが国47都道府県の鉱工業生産指数（原系列、月次データ、期間：1978年1月から2018年8月まで）に対して、非線形科学でよく知られている同期解析の手法を応用し、分析をおこなった。
具体的には、まず原系列にフーリエ・バンドパス・フィルターを施し、循環的変動を抽出する。経済学の文献でよく使われるBKフィルタやCFフィルタは用いなかった。その理由は、BKフィルタは移動平均を使うため、安定した結果を得るためにはデータ系列の最初と最後でかなりのデータ点を犠牲にせざるを得ないからである。また、CFフィルタとフーリエ・バンドパス・フィルタはほぼ類似した結果が得られるが、後者の方が数学的にも計算上もより簡単だからである。
次に、こうして得られた時系列に対してヒルベルト変換を施すことにより、1次元の時系列データを複素平面における2次元の振動運動に変換し、位相を抽出する。そして、任意の2系列の同期をあらわす指標として「位相差」を計算し、それを用いて同期の程度を表す Rosenblum らの同期指標を計算する。かくして、計測期間における任意の2系列間の同期の度合を数量的に把握することができる。
この分析により、計算された同期指標が内閣府公表の景気基準日付にほぼ即した挙動を示すこと、景気後退期には同期の程度が強くなり、景気回復期には同期の程度が弱くなることが示された。
上述の分析結果を論文をしてまとめ、現在雑誌に投稿中である。
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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
当初はデータ解析によりどの程度明瞭な分析結果が得られるか不明であったが、予想を上回る良好な結論を妥当な期間内に得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
（1）上述の分析手法をEUや米国のデータに適用し、わが国の分析結果と同様の結果が得られるかを検証する。
（2）景気後退期に同期が強まり、景気回復期に同期が弱くなるメカニズムを、理論モデルを用いて説明する。
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| Causes of Carryover |
コロナ感染症のため、2020年度に参加を予定していた国際学会や国内学会がすべて中止となったため。
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