2022 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
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20H01484
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
早川 和彦 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (00508161)
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| 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 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) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | パネルデータ / ファクターモデル / ホドリック・プレスコット・フィルター / 景気循環成分 / Asset pricing |
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| 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・山形は，動学構造・内生性・相互作用効果を含む線形パネル回帰モデルの新しい推定量の開発を行った。特に，局所識別について厳密に考察し，すべてのパラメータが局所識別されるかどうかは，説明変数と誤差項の相関構造に依存することを示した。また，局所識別されないケースについては，簡便な解決方法を提案した。
山形はファクターモデルにおいて，切片がクロスセクションごとに異なるかどうかの検定を開発し，その成果をまとめた論文は査読付き国際雑誌に掲載された。
山田は，ホドリック・プレスコット・フィルターの拡張として，複数の時系列から共通のトレンドやサイクルを抽出する方法を開発した。開発した手法を実際に我が国のマクロ経済時系列に対して適用して共通の景気循環成分を抽出したところ，政府の定めた景気転換点日付と高い整合性を有する様子を確認することが出来た。研究成果をまとめた論文は，現在国際学術誌において査読中である。
植松は，これまでのWeakファクターモデルの研究の応用として，混合ファクター構造を持つ大規模データの分散共分散行列の推定に関する研究を行った．これにより，従来よりも柔軟なモデリングが可能となり，精度の良い分散共分散行列の推定が可能となった。この成果をまとめた論文は査読付き国際雑誌に掲載された。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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