| 研究課題/領域番号 |
19F19312
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
西山 慶彦 京都大学, 経済研究所, 教授 (30283378)
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| 研究分担者 |
TAO JUNFAN 京都大学, 経済研究所, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2019-10-11 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
2021年度: 300千円 (直接経費: 300千円)
2020年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
2019年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
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| キーワード | 逐次解析 / 単位根検定 / 臨界性検定 / 自己回帰過程 / 分枝過程 / 逐次検定 / 自己回帰モデル / 単位根 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではオンラインで観測される経済・金融時系列データに統計的逐次解析の手法を導入し，時系列モデルにおける統計的逐次解析の理論を構築する. 特に、応用分野としては帰無仮説を単位根過程、対立仮説を発散過程とする単位根検定を用いて金融バブルの発生の早期検出に用いることが期待される。当面は、比較的取り扱いの簡単な自己回帰モデルで誤差項が独立で同じ分布に従う確率変数である場合について調べる。その後に、応用上より重要で適用範囲の広いARCHモデルやGARCHモデル、長記憶モデルなどを誤差にもつ時系列データを分析する際の逐次解析の理論を検討する。
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| 研究実績の概要 |
今年度は，主に以下の2つの課題の研究を行った。
(1)ARモデルの統計的逐次解析の理論研究では，観測されたFisher情報に基づく停止時間を用いた逐次サンプリング方式における次数pの自己回帰過程に対する単位根検定を研究した。 検定統計量と停止時間の同時極限を導出し，それはDDSブラウン運動によって駆動される3/2 次元ベッセル過程を用いて特徴づけられた。帰無仮説と局所対立仮説の下での同時ラプラス変換と同時密度関数の極限を求めた。停止時刻の分布を使った逐次検定の方法も提案した。 AR(p)モデルの逐次単位根検定の論文は学術誌「Advances in Econometrics: Essays in Honor of Joon Y. Park」にアクセプトされた。
(2)疫学で重要な役割を果たすGalton-Watson分枝過程における逐次臨界性検定の研究では，停止時刻を用いて，移民項なしと移民項ありのGalton-Watson分枝過程の基本再生産性についての臨界性検定理論を構築した。観測されたFisher情報量に基づく停止時間を用いると, それは局所対立仮説に対するZ検定であることが分かった。DDSブラウン運動によって駆動されるBessel過程に関して,検定統計量と停止時間の同時密度とラプラス変換が得られた。この研究は現在論文投稿の準備中で，既に国際・国内の学会で報告を行った。”Sequential criticality test for branching process with immigration”というタイトルの報告について外国人特別研究員の陶俊帆が第2回ISI東京大会記念奨励賞を受賞した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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