Collaboration between econometrics and psychostatistics: a panel VAR analysis perspective

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K20760
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: Hayakawa Kazuhiko 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (00508161)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2024-03-31
• Keywords: パネルデータ / 自己回帰モデル / ベイズ法

Outline of Final Research Achievements

In this research project, we proposed a new estimator for panel vector autoregressive (VAR) models that can be used in both econometrics and psychostatistics. Specifically, we proposed a new estimator of the panel VAR model based on high-dimensional panel data, where both the length of the time series and the number of cross-sectional units are large, and where the autoregressive coefficients and error variances are heterogenous across units.
Monte Carlo experiments show that the proposed bias-corrected mean group estimators have superior performance with respect to bias and accuracy of inference. It is also found that the computational time is very short compared to the Bayesian method commonly used in the literature.

Free Research Field

計量経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で考察したパネルVARモデルは，経済学や心理学等の分野で使われているモデルである。特に，自己回帰係数等がクロスセクションごとに異なるパネルVARモデルの推定には，これまでベイズ推定量が主に使用されてきた。しかし，ベイズ推定量を使うためには，特殊なプログラミングスキルが必要であり，また，計算時間も非常に長くなるため，実証分析では必ずしも使い勝手が良くないという欠点があった。この問題を解決したのが本研究で提案されたバイアス修正平均グループ推定量である。提案された推定量は，容易に実行でき計算時間も非常に短いため使い勝手は非常に良く，今後，多くの実証分析で利用されていくことが期待できる。