| 研究課題/領域番号 |
19K01590
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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07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
生川 雅紀 岡山大学, 社会文化科学学域, 准教授 (30588489)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 実数和分過程 / 多変量時系列 / セミパラメトリック推定 / Taper / 共和分 / 実数共和分過程 / 共和分検定 / 長期記憶 / セミパラメトリック推測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では多変量実数和分過程に従う時系列を対象として，変数間の長期相互関係を明らかにする上で有用なアプローチである定常・非定常の実数共和分分析や頻繁に直面する困難な問題である見せかけの(疑似)長期記憶性を包括的に扱える一般的な枠組みの下でより実用性の高いセミパラメトリックな推測理論を構築することを目指しており，現実の経済・ファイナンスデータ分析へと応用することで新たな知見を引き出すことが期待される．
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| 研究成果の概要 |
本研究では潜在的に非定常な多変量時系列において実数和分パラメータと実数共和分を同時にセミパラメトリック推定する方法として効率的テイパーを取り入れた局所的な最小2乗法と多変量局所Whittle法を組み合わせた2段階アプローチを提案した．さらに実数共和分の存在を調べるためにハウスマンタイプの検定統計量を同様の局所Whittle尤度から構築した．推定量や検定統計量の漸近的性質を導出することに加え，有限標本におけるそれらの性能を数値シミュレーションによって確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多変量時系列解析において実数共和分分析は有用かつ魅力的な手法の一つであるが，強弱双方の実数共和分関係や一般的な変量数を想定した既存研究は少ない上にほとんどが制約的な側面を有している状況下で，単一方程式モデルに基づいているものの計算負荷が比較的抑えられ効率性も保ちつつ安定したセミパラメトリック推測を行えうる実用性の高い頑健なアプローチを提案している本研究はこの分析に新たな進展をもたらすと考えられる．
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