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Bubbles and pandemic outbreak: Statistical monitoring and change point detection in non ergodic time series

Research Project

Project/Area Number 22K20133
Research Category

Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section 0107:Economics, business administration, and related fields
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

TAO Junfan  京都大学, 経済研究所, 講師 (60967090)

Project Period (FY) 2022-08-31 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords逐次検定 / 非エルゴート的過程 / 自己回帰モデル / 単位根検定 / 分枝過程 / 臨界性検定 / 非定常時系列 / 統計的逐次探索 / Type I error control / 初期値 / 逐次探索 / 構造変化
Outline of Research at the Start

現在,IT の技術の進展に従って,インターネットを通じて,経済・金融・疫学などに関する詳細なビッグデータを手にいれることができる。このような状況を考えると,できるだけ早いうちに現在の状態を判別し,構造変化の早期発見や変化後のモデルの早期同定が重要な課題となる。そこで本研究では,経済・金融時系列からバブルを早期検出すること,および疫学データから感染爆発を早期探索することを念頭に置き,オンライン時系列データに対する様々な統計的問題を解決するためのモニタリング手法としての統計的逐次解析を構築する。

Outline of Final Research Achievements

This research considers the situation where data on social phenomena and economic conditions are sequentially collected online. The main research objective is to establish statistical monitoring methods using stopping times for non-ergodic time series in online observed data.
We showed the optimality of the sequential Dickey-Fuller t test for unit roots under the local-to-unity hypothesis in autoregressive models. For autoregressive models, when the initial values are non-zero, we derived the asymptotic distributions of the null and alternative distributions of the Dickey-Fuller unit root test and confirmed their consistency with the exact distributions. Furthermore, we examined the asymptotic behavior of the size of the test when conducting the test sequentially as data come in.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学術的には,モニタリング開始後に変化が予想されるとき,一定のサイズに対し第2種の過誤確率(変化が起きているのにアラームを発しない確率)を可能な限り小さく,この変化を迅速に検出することにあり,非エルゴード的問題に対し前向き研究である逐次的変化探索を考察するというである。社会的意義は,たとえばオンラインで観測された経済・金融市場において構造変化が想定される場合,バブルのような非定常状態がおきているかどうかをできるかぎり早く知り,意思決定を行う必要がある。こうした非定常性がもたらす危機を早期発見することにより,株式市場のバブルの発生や為替市場の不安定さを早期察知することに応用可能であると考えられる。

Report

(3 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023 2022

All Journal Article (1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Unit root tests considering initial values and a concise method for computing powers2022

    • Author(s)
      Kohtaro Hitomi, Jianwei Jin, Keiji Nagai, Yoshihiko Nishiyama and Junfan Tao
    • Journal Title

      KIER Discussion Paper Series,

      Volume: No. 1084 Pages: 1-20

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] An application of law of integrated logarithm to Dickey Fuller test2023

    • Author(s)
      Junfan TAO
    • Organizer
      Spring Econometrics Forum, March 14, 2024, Shiraham
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] An application of law of integrated logarithm to Dickey Fuller test2023

    • Author(s)
      Junfan TAO
    • Organizer
      Kansai Keiryo Keizaigaku Kenkyukai, January 6 and 7, 2024, Hiroshima University
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] An optimal invariant sequential unit root test2023

    • Author(s)
      Junfan TAO
    • Organizer
      Summer Econometrics Forum, August 8 and 9, 2023, University of Tokyo
    • Related Report
      2023 Annual Research Report

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Published: 2022-09-01   Modified: 2025-01-30  

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