ベイジアンモデル平均法を使った多変量時系列モデルによる予測と実証分析

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K01591
• Research Institution: University of the Ryukyus
• Principal Investigator: 杉田 勝弘 琉球大学, 国際地域創造学部, 教授 (50377058)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 経済時系列モデル / 多変量時系列モデル / ベイジアン

Outline of Annual Research Achievements

令和2年度は、ベイジアン・モデル平均法やSSVS法等のベイジアン変数選択法を使ってベクトル自己回帰モデルによるマクロ経済時系列予測に関する研究を行った。ベイジアン・モデル平均法などのベイジアン変数選択法は、ベクトル自己回帰モデルなどパラメータが数多く内在するモデルにおいて不必要なパラメータを取り除き必要なパラメータを見つけ出し推定するというもので、特に予測パフォーマンスが向上することが期待される。予測パフォーマンスを測るために人工的なデータを使い、直接予測法及び反復予測法の両方を使った。また実証例として米国、英国、そして日本のマクロ経済データを使い予測精度の比較を行った。この研究でベイジアン・モデル平均法は重要でないパラメータをゼロとし、潜在的モデルの不確実性を考慮し過剰適合の問題を回避し、予測精度が大幅に向上したことがわかった。以上の研究を"Forecasting Macroeconomic Time Series Using Vector Autoregressions with Bayesian Variable Selection Methods"という

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

令和2年度は新型コロナウィルスにより大学での授業がオンラインとなりそのための準備等でかなりの時間を使い、その分研究に回せる時間が不十分であった。また学内で副学部長、学科主任等の仕事を任されてしまって研究する時間が十分に取れなかった。

Strategy for Future Research Activity

今後はベイジアン・モデル平均法を使って非線形VARモデルや多変量GARCHモデルに応用して、マクロ経済や金融の計量分析ならびに予測に関する研究を行う。

Causes of Carryover

令和2年度は新型コロナウィルスの関係で国内・国外の学会、研究会等の出席が不可能になり旅費が使えなかった。またそれに伴いノートブック等のPCも必要なく、次年度に回すことにした。令和3年度には状況が許せば国内外の学会、研究会等に出席する予定であり、またそのために必要なPCの購入の予定がある。