2022 Fiscal Year Research-status Report
高次元マクロ計量経済学における大域的推測理論の確立
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19K13665
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
植松 良公 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター, 准教授 (40835279)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ファクターモデル / スパース性 / 高次元データ / 分散共分散行列 / ポートフォリオ選択 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度の研究業績は以下の通りである。
１．ファクターモデルにおける識別可能性の問題に関する研究：近似的ファクターモデルは識別性の問題を持つことが知られている。これについて、Baiらは推定量に依存する回転行列を用いた理論を展開しているが、推測においては適切とは言えない。本研究では、ランダムでない回転行列を伴う推測理論について考察している。
２．高次元分散共分散行列の推定に関する研究：一般に、分散共分散行列の推定は高次元になると困難であり、何らかの次元削減が必要となる。Fan et al. (2011, AoS; 2013, JRSSB) では、ファクターモデルを用いて次元削減をしたうえでの分散共分散推定を論じている。本研究では、観測可能なファクターと、潜在的ウィークファクターを用いた次元削減への拡張を提案した。研究成果は計量経済学の海外専門誌であるEconometrics Journalに投稿し、2023年3月末時点で掲載への条件付き採択を得ている。
３．大規模ポートフォリオ選択問題への応用：2021年度に引き続き、大量の投資可能資産から効率的なポートフォリオを構築する方法を考察している。lassoやknockoff法によるスクリーニングを組み合わせた手法を提案し、その統計学的な理論保証について考察している。
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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
本年度に採択された論文はなかったものの、１本が条件付き採択であり、2023年度前半には採択される見込みである。また、上述した通りそのほかの研究もおおむね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、ファクターモデルの識別性の問題と、大規模ポートフォリオ選択問題を中心に研究を進めていく。前者については、おおむね結果が得られたのでまとめる作業に取り掛かる。後者については、方法論がある程度固まったので、その理論的考察を中心に取り組む。
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| Causes of Carryover |
コロナの影響等により，出張計画に変更があった。しかし次年度使用額は高額ではないので、大きな計画変更はない。出張費や図書購入費として2023年度中に執行予定である。
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Research Products
(6 results)
