| 研究課題/領域番号 |
16H06836
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
矢部 竜太 信州大学, 学術研究院社会科学系, 講師 (60779164)
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| 研究期間 (年度) |
2016-08-26 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 時系列解析 / 非定常 / ノンパラメトリック統計学 / セミパラメトリック統計学 / 経済統計学 / 計量経済学 / 単位根 / 統計学 |
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| 研究成果の概要 |
GDPや金利などのマクロ経済データは過去の時点のデータとの従属性が大変強いことが知られており、長期記憶過程と呼ばれる非定常過程のクラスを元にデータのモデルを考えることが一般的である。近年では複数の非定常過程をノンパラメトリック回帰モデルにより分析する研究が盛んに行われている。本研究では、既存研究で用いられていた漸近理論を拡張するために非線型化された説明変数を持つ回帰モデルに対するカーネル和の漸近理論に関する研究を行った。
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