2022 Fiscal Year Research-status Report
Detection of Bubble and Structural Change
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22K01422
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
黒住 英司 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00332643)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | バブル / 構造変化 / モニタリング / オンライン検定 / リアルタイム検定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，1：バブルの検定の最強力検定の導出と比較分析，2：検出力の包絡線に最も「近い」検定方法の開発，3：バブルの発生時点，クラッシュ時点，正常な市場への回帰時点の推定方法の開発，4：変化点の信頼区間の構築，の4点である。令和4年度の研究では，3で取り上げられている3つの変化点の推定方法の開発とその理論的特性の研究を行った。具体的には，最小2乗法に基づく手法で3つの変化点を別々に推定する方法を提案し，推定量の漸近特性を分析した。その結果，バブルの崩壊時点は一致推定できる一方，バブルの発生時点と崩壊から正常な市場へ戻る時点については，必ずしも一致推定は可能ではなく，サンプルサイズに対する変化点の比率(break fraction)のみが一致推定できるケースがあることが明らかとなった。
また，目的1と関連して，既存のバブルのモニタリング検定とは異なる，新たな変動タイプと呼ばれる検定手法を開発，その漸近特性を分析した。その結果，新たな手法はモニタリング期間の中盤から後半に現れるバブルの検出を得意とし，バブルの発生時点と検出時点の差も小さくなることが明らかとなった。
一方，モニタリング検定には学習期間が必要であり，この学習期間中はモデルが安定的である必要がある。そのため，与えられた期間内でのモデルの安定性の検定は重要である。令和4年度は，与えられた期間内に複数のレベル変化がある場合に，その変化点を逐次的に推定していく手法の理論的特性の研究を行った。その結果，構造変化が小さな場合の推定量の小標本分布は，In-fill asymptotic theoryという漸近的な手法で近似ができることが明らかとなった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究目的のうち，目的3の変化点推定量の分析は達成されており，目的1の最適検定の開発は完成していないものの，新たなモニタリング検定の開発には成功している。目的1と2の最適検定の導出と検出力の包絡線の比較は令和5年度に，目的4の変化点の信頼区間の構築は令和6年度に研究を進める計画であり，予定通りの3年間で，目標としている研究成果が得られる見込みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度は，令和4年度に分析した変化点推定手法の改良を試みる。特に，金融資産価格の系列を生成しているショックが不均一分散を持つ場合のより効率的な推定方法の開発と分析を進める。一方，これまでのモニタリング検定は既存のものをバブルの検出用に応用・発展させてきたが，最適検定はいまだ導出されていない。令和5年度は，バブルの最適検定を構築し，その理論的特性の研究を進める予定である。
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| Causes of Carryover |
令和4年度はコロナウイルスの影響で学会がオンラインで開催されたため，旅費の支出がなかった。物品についても，現在研究室にあるもので研究を遂行することができたため，支出がなかった。令和5年度については，国際学会が対面で開かれ始めているので積極的に研究成果の発表を行う一方，研究成果の掲載論文をオープンアクセス化してその成果を広める予定である。
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