| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
黒瀬 雄大 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 寄附研究部門助教 (20713910)
高橋 慎 大阪大学, 経済学研究科, 講師 (20723852)
入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 講師 (40779716)
渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授 (90254135)
|
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
大森は、(1)ブロック料金制のガス需要関数の計量経済モデルを構築し、その推定方法をマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて開発、ガス料金価格体系を変化させた場合の政策評価を行った、(2)米国の歯科保険市場におけるモラルハザードと選択を識別するために市場参入ゲーム分析に基づく計量経済モデルを構築し、モラルハザードとともに逆選択が存在することを明らかにした、(3)極値の時系列モデルを状態空間モデルを用いて構築した。渡部は、時変多変量自己回帰モデルを用いて，日本の実質輸出に対して為替レートの影響度が低下する一方，海外経済の影響度が高まっていることを明らかにした。また, 日経225の分散リスクプレミアムが日本の将来の景気変動や景気下降確率に対して予測力を持ち, その予測力は超過債券プレミアムよりも高いことを明らかにした。
高橋は、S&P500 E-mini先物の注文不均衡と価格変化率、およびボラティリティの関係を分析、さらに日経225先物市場の日中流動性をInverse Limit Order Book Slopeと呼ばれる指標を用いて分析した。國濱は、異なる尺度の質問項目から構成される調査データに対して，予測分析を行うためのベイズ統計モデルを考案し、提案手法により計算時間の短縮と予測精度の大幅な改善を示した．
黒瀬は、金融資産日次収益率データと高頻度取引データから得られる実現測度との同時モデリングによる潜在変数（分散・相関係数）の推定を行った（動学的ブロック均一相関構造を持つ多変量実現確率的ボラティリティモデル）。ポートフォリオパフォーマンスによる比較の結果、他のモデルよりも優れた予測精度を持つことが示された。入江は、多変量金融時系列の逐次的なモデリング・予測・意思決定問題について引き続き研究を行い、さらに多変量データに対して有用な縮小事前分布を組み入れたモデルの開発について研究した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究代表者・分担者によるこれまでの査読付き論文は、過去4年間の累積でEconometrics and Statistics, Statistics and its Interface, Monetary and Economic Studies, Journal of Applied Statistics, Computational Economics, Econometric reviews(2論文)
, Japanese Economic Review (3論文), Computational Statistics and Data Analysis(3論文), Empirical Economics, Journal of the Japanese and International Economies, Journal of Financial Econometrics, International Journal of Forecasting, 経済研究(5論文), 日本統計学会誌のほか, 研究書「Current Trends in Bayesian Methodology with Applications」に掲載を進めており、新たにBayesian Analysis、Econometrics and Statisticsにも論文採択が決定している。学会発表も2014年度～2016年度の統計関連学会連合大会, 2014年度・2016年度国際ベイズ分析学会世界大会（国際学会）, 2016年度・2017年度国際ベイズ分析学会東アジア大会（国際学会）, 2014年度～2017年度の計算・計量ファイナンス学会（国際学会）、2017年度計量経済・統計学会（国際学会）、2016年関西計量経済研究会や2016年・2017年ベイズ研究集会の主催も含めて、国内外で積極的に行っている。
|
