• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2021 Fiscal Year Annual Research Report

ファクターモデルと罰則化法を用いた時系列・パネルデータの計量分析:理論と応用

Research Project

Project/Area Number 20H01484
Research InstitutionHiroshima University

Principal Investigator

早川 和彦  広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (00508161)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山田 宏  広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (90292078)
山形 孝志  大阪大学, 社会経済研究所, 特任教授(常勤) (20813231)
植松 良公  東北大学, 経済学研究科, 准教授 (40835279)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywordsパネルデータ / ファクターモデル / 共トレンド推定 / 罰則項付縮小ランク回帰 / Weak factors / Multiple testing
Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では,ファクターモデルと罰則化法を用いて,時系列・パネルデータを分析するための新しい統計手法を開発し,関連する実証研究を行う。
早川は,観測誤差を含むパネル回帰モデルの新しい推定量の開発を行った。特に,理論的な分析と計算アルゴリズムの開発に焦点を当てた。
早川・山形は,前年度に取り組んだクロスセクションごとに異なる回帰係数を持つパネルデータモデルの新しい推測方法の論文に関する改訂を行った。特に先行研究との比較や追加的な理論的分析を行い,再投稿をした。その結果,国際学術雑誌Journal of Business and Economic Statistics に掲載が決まった。
山田は,前年度に開発した多変量時系列データの連続区分線形トレンド共有構造を解明する新たな分析手法の拡張に取り組み成果を得た。研究成果をまとめた論文は有力な国際学術誌に掲載が決定した。
植松・山形は,前年度に投稿した「負荷行列のスパース性に誘導される弱いファクター」を持つ近似的ファクターモデルの推定と推測に関する2つの論文の改訂作業に取り組んだ。Uematsu et al (2019)によって提案されたSOFARに基づく手法や理論面に大きな変更はなかったものの,イントロダクションや本文の構成を中心に改訂した。その結果,2本とも国際学術雑誌Journal of Business and Economic Statisticsに掲載が決まった。また,得られた手法を応用することで,効率的な高次元共分散推定や大規模ポートフォリオ選択問題を考察した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

前年度に投稿した論文が国際学術雑誌に採択されるなど,目に見える形での研究成果が得られた。よって本研究課題は順調に進展していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

早川は,前年度に得られた結果を論文として取りまとめ,国際学術雑誌に投稿する。
早川・山形は,今年度,国際学術雑誌に掲載許可された研究結果を踏まえ,グループ構造を持つパネルデータモデルの推定手法を考察していく。
山田は,経済時系列データのトレンド推定手法として大変ポピュラーなホドリック・プレスコット・フィルターの多変量時系列への拡張と捉えることのできるフィルターを開発し,新しい景気指数作成につなげていく。
植松・山形は,効率的な高次元共分散推定や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。また,改訂中に得られた新たな問題として,ファクターモデルの回転と識別について改めて論文としてまとめていく予定である。

  • Research Products

    (8 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 2 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 1 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Estimation of Sparsity-Induced Weak Factor Models2023

    • Author(s)
      Uematsu Yoshimasa、Yamagata Takashi
    • Journal Title

      Journal of Business and Economic Statistics

      Volume: 41 Pages: 213~227

    • DOI

      10.1080/07350015.2021.2008405

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Inference in Sparsity-Induced Weak Factor Models2023

    • Author(s)
      Uematsu Yoshimasa、Yamagata Takashi
    • Journal Title

      Journal of Business and Economic Statistics

      Volume: 41 Pages: 126~139

    • DOI

      10.1080/07350015.2021.2003203

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A Robust Approach to Heteroscedasticity, Error Serial Correlation and Slope Heterogeneity in Linear Models with Interactive Effects for Large Panel Data2022

    • Author(s)
      Cui Guowei、Hayakawa Kazuhiko、Nagata Shuichi、Yamagata Takashi
    • Journal Title

      Journal of Business and Economic Statistics

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1080/07350015.2022.2077349

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] TREND EXTRACTION FROM ECONOMIC TIME SERIES WITH MISSING OBSERVATIONS BY GENERALIZED HODRICK-PRESCOTT FILTERS2021

    • Author(s)
      Yamada Hiroshi
    • Journal Title

      Econometric Theory

      Volume: 38 Pages: 419~453

    • DOI

      10.1017/S0266466621000189

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] l_{1} common trend filtering: an extension2022

    • Author(s)
      Ruoyi Bao, Hiroshi Yamada, Kazuhiko Hayakawa
    • Organizer
      IASC-ARS2022
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Assessing the impact of COVID-19 on global fossil fuel consumption and CO2 emissions2021

    • Author(s)
      Takashi Yamagata
    • Organizer
      Annual Conference of the European Association of Environmental and Resource Economists
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Discovering the network Granger causality in large vector autoregressive models2021

    • Author(s)
      Takashi Yamagata
    • Organizer
      Dimensionality Reduction and Inference in High-Dimensional Time Series
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Book] 経済経営のデータサイエンス2022

    • Author(s)
      石垣 司、植松 良公、千木良 弘朗、照井 伸彦、松田 安昌、李 銀星
    • Total Pages
      248
    • Publisher
      共立出版
    • ISBN
      9784320125193

URL: 

Published: 2023-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi