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 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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 |
交付 (2022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 | 計量経済学 / ベイズ法 / 時系列予測 / 多変量モデル / 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 |
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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研究実績の概要 |
本研究の目的は多変量時系列モデルに対してベイジアンモデル平均法を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ことである。以下の2本の単著論文が査読付き国際誌に刊行された。 1. "Time Series Forecasting Using a Markov Switching Vector Autoregressive Model with Stochastic Search Variable Selection Method", Financial Econometrics: Bayesian Analysis, Quantum Uncertainty, and Related Topics, Studies in Systems, Decision and Control 427 ( Springer ) 147 - 170 2022年06月 2. "Forecasting with Bayesian vector autoregressive models: comparison of direct and iterated multistep methods", Asian Journal of Economics and Banking ( Emerald Publishing ) 6 ( 2 ) 142 - 154 2022年08月 。
1の論文はベイジアンモデル平均法と同様の概念のStochastic Search Variable Selection Methodによる多変量時系列モデルを使った予測の研究論文である。もう一本の2の論文はベイジアン多変量時系列モデルの予測において直接多重法と反復多重法の比較を行った。さらにもう一本論文を書き終えてジャーナルに投稿したが現在査読中である。
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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
予想以上に計算プログラムを書くのに時間がかかった。
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今後の研究の推進方策 |
現在査読中の論文を仕上げる。
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