2013 Fiscal Year Annual Research Report
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25245035
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
古澄 英男 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (10261273)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
照井 伸彦 東北大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (50207495)
各務 和彦 千葉大学, 法経学部, 准教授 (00456005)
宮脇 幸治 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40550249)
石原 庸博 一橋大学, 経済学研究科(研究院), 講師 (60609072)
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| Project Period (FY) |
2013-10-21 – 2018-03-31
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| Keywords | ベイズ統計 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、研究実施計画にもとづき、データの整理、高次元データに対する新たな計量モデルの開発、提案した計量モデルに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法の開発を中心に研究を行った。平成２５年度における研究成果は以下の通りである。
1. 本研究に必要とされる株価や消費者行動などに関するデータを収集・整理した。また、これらデータを整理するために必要なプログラムの作成を行った。
2. 被説明変数が高次元である場合を研究対象とし、共分散回帰にもとづく新たな計量モデルの開発を行った．ここでは、潜在変数導入することによって、既存モデルよりも柔軟でしかもパラメータ数の少ないモデリングが可能であることを示した。さらに、状態空間モデルを応用することによって時系列モデルへの拡張を行った。
3. 2.の結果にもとづき、提案する計量モデルに対する新たな推定方法、具体的にはマルコフ連鎖モンテカルロ法による推定方法の開発を行った。シミュレーションや実際のデータを用いた分析から、本研究で提案する推定方法は既存の方法よりも実行が簡便であり効率的であることが明らかとなった。また、本研究で提案するマルコフ連鎖モンテカルロ法を応用することよって、時系列モデルに対しても簡便に推定することができることを示した。
4. 1.で用意したデータを用いて、株価データによるボラティリティの推定などいくつかの実証分析を行った。その結果、既存の計量モデル・方法では分からなかった新たな知見を得ることができた。これら研究成果の一部は海外雑誌に掲載され、学会においても報告されている。
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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
交付申請書の「研究の目的」には、大きく6項目について研究を進めていくことが記載されている。そのうち、5項目が当該研究期間中に達成されていることから、②おおむね順調に進展していると判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で提案する計量モデル・手法は非常に適用範囲が広いと考えられる。これらの有効性をさらに示すため、理論的研究のみならず実証分析にも一層の重点を置く予定である。
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