| 研究課題/領域番号 |
20K01591
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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 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
杉田 勝弘 琉球大学, 国際地域創造学部, 教授 (50377058)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 時系列モデル / ベイズ法 / ベイジアンモデル平均法 / 多変量モデル / 計量経済学 / 時系列予測 / 時系列分析 / 多変量時系列分析 / 経済時系列モデル / 多変量時系列モデル / ベイジアン / MCMC / 多変量解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ベクトル自己回帰モデル等の多変量時系列モデルは、様々なマクロ経済や金融計量分析、そして予測において有用であるが、モデルの推定パラメータ数が多く、そして不必要なパラメータを多く含んでいるのが問題である。そこで本研究では、ベイジアン・モデル平均法を多変量時系列モデルに応用し潜在的モデルの不確実性を考慮し過剰適合の問題を回避し予測精度の向上を図る。本研究ではBMA法をVARモデル、そして非線形VARモデルや多変量GARCHモデルに応用し、マクロ経済や金融の計量分析ならびに予測に関する研究を行う。
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| 研究成果の概要 |
ベクトル自己回帰（VAR）モデル等の多変量時系列モデルは、様々なマクロ経済や金融計量分析、そして予測において有用であるが、モデルの推定パラメータ数が多く、そして不必要なパラメータを多く含んでいるのが問題である。そこで本研究では、ベイジアンモデル平均法（BMA）を多変量時系列モデルに応用し潜在的モデルの不確実性を考慮し過剰適合の問題を回避し予測精度の向上を図る。本研究ではBMAをVARモデル、そして非線形VARモデルや多変量GARCHモデルに応用し、マクロ経済や金融の計量分析ならびに予測に関する研究を行う。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義は不必要なパラメータを多く含む多変量時系列モデルに対してできるだけ不必要なパラメータを除去しモデル自身を単純化することによってより信頼性の高い計量モデルを構築し、その結果非線形多変量モデルなどによってより高い予測精度が得られることにある。
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