Sequential Analysis of Time Series Data and Tests of the Existence of Financial Bubbles

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K01589
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: Kyoto Institute of Technology
• Principal Investigator: Hitomi Kohtaro 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (00283680)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 逐次検定 / バブルの検出 / フィッシャー情報量

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this research is to develop and analyze statistical sequential analysis methods for economic time series. While ordinary statistical analysis is based on data that have already been obtained, sequential analysis aims to make statistical decisions as quickly and accurately as possible in situations where data are arriving one after another.
To this end, we approximate a financial time series with an AR process and develop a sequential test to determine whether or not the AR process has a unit root. The test, which uses the Fisher information content of the unit root parameter as a signal to stop accumulating data, is shown to be the strongest test among tests using the same or smaller number of data.

Free Research Field

計量経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

この研究は金融バブルの存在の検定だが、今までの研究では過去のデータをもとにして過去のある時期に資産バブルが発生していたかどうかを検証していた。それに対して本研究は金融バブルの存在の検定という枠組みに入るが、現在の状態とこれから入ってくるデータをもとにして逐次的にバブルが発生しているかどうかを検証するという点が異なる。
それによって、何らかの経済環境の変化(財政政策、金融政策の変化、リーマンショックのような世界的なショック)によって構造変化が起こった後で、できるだけ早く金融市場にバブルが発生しているかどうかを検出することが出来るようになった。