経済時系列の逐次統計解析とその応用～金融バブルの検出

Research Project

Project/Area Number	19K21691
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	Kyoto University
Principal Investigator	西山慶彦京都大学, 経済研究所, 教授 (30283378)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	人見光太郎京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (00283680) 永井圭二横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 教授 (50311866)
Project Period (FY)	2019-06-28 – 2022-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	逐次解析 / 単位根検定 / 時系列モデル
Outline of Research at the Start	本研究は、経済時系列分析に逐次解析法を取り入れた統計解析法を構築することである。それにより、例えば金融バブルの発生を早期に検出する方法を確立することが可能になる。データ収集をやめる時点を停止時といい、本研究では自己回帰モデルについて、データの情報の量的指標であるフィッシャー情報量が一定水準Cに達した時点でサンプリングを止める停止時を考える。漸近論ではそのCを大きくする枠組みで、推定問題、単位根検定問題を取り扱い、それらの推定量や検定統計量と停止時の同時分布を導出する。検定問題では、帰無分布のみならず対立分布も導出する。応用例として、金融市場におけるバブルの早期検出が考えられる。