| 研究課題/領域番号 |
16K03594
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
黒住 英司 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00332643)
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| 研究協力者 |
SKROBOTOV Anton
蒋 佩芸
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 構造変化 / オンライン検定 / 逐次検定 / 信頼領域 / 内生性 / モニタリング検定 / CUSUM検定 / トレンドモデル / バブル / 内生変数 / 信頼区領域 / 経済統計学 / 計量経済学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，内生的説明変数をもつ経済時系列モデルにおいて，データを更新しながら構造変化の有無を逐次的に検定していくモニタリング検定を開発し，その理論的特性を明らかにした。また，モニタリング検定では構造変化が起きていないトレーニング期間の設定が重要であるが，その期間の設定に必要な，検出された構造変化点の信頼領域の設定方法を開発した。さらに，開発した手法を日本のインフレ率へ応用した結果，2013年の日本銀行のインフレターゲット導入以降，日本の消費者物価上昇率にプラスの変化が生じたことが明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
与えられたデータ期間内での構造変化の検証手法はこれまでに多く開発されてきているが，データを更新しながら逐次的に構造変化をモニタリングしていく検定手法は，経済モデルでは開発途上であった。本研究では，経済状況の安定性のモニタリング手法を新たに提供しており，エビデンスに基づく政策立案に非常に有用な手法を開発したという点で，その社会的意義は大きい。実際，日本銀行による2013年のインフレターゲット導入の効果をデータに基づいて立証しており，日本銀行の政策に一定の効果があったことを立証している。
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