2022 Fiscal Year Annual Research Report
経済時系列の逐次統計解析とその応用～金融バブルの検出
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19K21691
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
西山 慶彦 京都大学, 経済研究所, 教授 (30283378)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
人見 光太郎 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (00283680)
永井 圭二 横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 教授 (50311866)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| Keywords | 時系列 / 逐次検定 / DDSブラウン運動 / ラプラス変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
経済時系列分析においてよく用いられる自己回帰モデルと疫学で個体数の記述に用いられるGalton-Watson分枝過程における統計的逐次検定の理論研究を行った。AR(1)モデルについて、観測されたFisher情報に基づく停止時間を用いた逐次サンプリング方式において単位根検定を行う際の検定統計量と停止時間の同時極限を導出し，DDSブラウン運動によって駆動されるBessel過程を用いて特徴づけられた。また、分散の推定量の統計的性質を明らかにした。また，帰無仮説と局所対立仮説の下で、極限での同時ラプラス変換と同時密度関数を求めた。それを論文としてまとめる作業を行った。
初期値がゼロでない場合のDickey-Fullerによる単位根検定の検出力を非心カイ二乗分布を用いて正確に評価する方法を開発し、Unit root tests considering initial values and a concise method for computing powersとして京都大学経済研究所のDisussion paper series 1048として公刊した。また、 前年度に「Advances in Econometrics: Essays in Honor of Joon Y. Park」にアクセプトされた論文Sequential test for a unit root in monitoring a p-th order autoregressive processの最終稿を作成し、出版社に送り、最終版が確定した。
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