| 研究課題/領域番号 |
18K01600
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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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| 審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
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| 研究機関 | 京都産業大学 (2022-2023)
福岡大学 (2018-2021) |
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研究代表者 |
栗田 高光 京都産業大学, 経済学部, 教授 (20454928)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 金融政策 / 為替政策 / 仮想通貨 / 時系列分析 / 非定常性 / 非線形性 / マイナス金利 / 実証研究 |
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| 研究実績の概要 |
2023年度、研究目的および研究実施計画を踏まえ研究を行った。実施した研究の内容は以下の通りである。
本研究においては、国際比較という観点を重視しながら、非定常・非線形の特性を有する経済・金融分野の多変量時系列データを精密に分析することで、研究目的を達成していくこととしている。この目的のため多変量時系列データの分析手法をさらに高度なものとする必要があり、多変量時系列分析の代表的なモデルである「共和分多変量自己回帰モデル」(Cointegrated Vector Autoregressive Model, 以下CVARモデルという)を用いた分析のさらなる高度化・精緻化に努めた。具体的には、非定常性を有する多変量時系列データにおいて異常値がある場合に、その異常値の特性を踏まえたモデルビルディングを行い、定量的な予測や政策効果シミュレーションを行うための分析手法に関し理論研究を進展させた。また、その有効性を確認するための多岐に及ぶコンピューター・シミュレーションを実施した。CVARモデルを用いた分析に関し、理論や数値解析の面において一層の高度化・精緻化が進んだと考えている。
実証研究として、高度化・精緻化をした多変量時系列分析の手法を実際の経済・金融分野の時系列データに適用し、分析手法の有用性を確認した。昨年度に引き続き、暗号資産に関するデータを分析し、金融政策・為替政策の観点より有用な分析結果を得た。また、日本とノルウェーの経済データを高度化・精緻化をしたCVARモデルの枠組みで分析し、政策的観点より有用な分析結果を得ている。こうした実証研究の信頼性を高めるべく、諸外国の研究者との国際共同研究をさらに発展させていきたいと考えている。
現在、これまでに得られた研究成果を、複数の論文に取りまとめている。完成した論文を査読付き英文ジャーナルに順次投稿する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2020年以後の新型コロナウイルス感染症の拡大により、感染防止等のため追加業務が多面的に発生し、研究の進捗が遅れたため。ただし、2023年に新型コロナウイルス感染症が5類感染症に移行してからは研究は順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症が5類感染症になっていることから、諸外国にいる共同研究者との連携をさらに強化し、国際共同研究として経済・金融分野の実証分析を完了させる予定である。また、最終的な研究成果を複数の論文に取りまとめ、査読付き英文ジャーナルに順次投稿する予定である。
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