| 研究課題/領域番号 |
16K17104
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
茂木 快治 神戸大学, 経済学研究科, 講師 (60742848)
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| 研究協力者 |
ガイセルズ エリック
ヒル ジョナサン・B
貞廣 彰
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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 | 時系列分析 / Mixed Data Sampling / グランジャー因果性検定 / ホワイトノイズ検定 / 最大値検定 / マクロ経済分析 / 失われた10年 / 株式市場の効率性 / 計量経済学 / グランジャー因果性 / 応用マクロ経済学 / 経済統計学 |
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| 研究成果の概要 |
時系列データは、月次、四半期、年次など様々な頻度で観測される。Mixed Data Sampling (MIDAS, マイダス) は、観測頻度の相異なる時系列をデータの集計化なしで分析することのできる革新的なアプローチである。本研究は、MIDASに関する３つの課題を解決した。第一に、観測頻度が大きく異なる時系列の間のグランジャー因果性（予測力向上可能性）の検定を開発した。第二に、多数のパラメータを持つ回帰モデルの残差に対して実行可能なホワイトノイズ性（予測不可能性）の検定を開発した。第三に、日本の「失われた10年」における民間企業設備投資の低迷の主因が株価の低迷にあることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
統計学や計量経済学において現在最も関心を集めている研究テーマのひとつは、推定すべきパラメータの数や検定すべき仮説の数がサンプルサイズに比べて大きいとき、推定や検定をどのように実行すべきかという問題である（高次元の問題）。本研究で提案したグランジャー因果性検定とホワイトノイズ検定は、MIDASに関する問題のみならず、高次元の問題全般に対する画期的な解決策であるといえる。さらに、本研究で行った日米のマクロ経済分析や世界の株式市場の効率性の検証は、資産運用、経営戦略、財政金融政策などの実務に対して極めて有用な知見を与えるものである。
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