| 研究課題/領域番号 |
20K01775
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分07060:金融およびファイナンス関連
|
|---|
| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
|---|
研究代表者 |
和田 龍磨 慶應義塾大学, 総合政策学部(藤沢), 教授 (20756580)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 為替レート / 予測問題 / 時系列分析 / 周波数領域 / フィルタリング / LASSO / 為替レート予測 / 時変係数モデル / バンドスぺクトラル回帰 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
近年日本では人口動態及び産業構造の変化に起因するとみられる、対外純資産の増加傾向と純輸出の減少傾向にある。一般的にこのような場合に将来の為替レートはどのようになるか、予測は可能であろうか。3年間の研究期間内に、以下のような問いに答えることが本研究の概要である。
(a)予測精度を高める上で適切な循環成分の抽出法とは何か？
(b)バンドスぺクトラル回帰などにより、予測する変数と予測される変数双方について特定成分のみを抽出してモデルを分析して予測する場合にはさらに予測精度が向上するか？
(c)予測精度が向上したかについて厳密に検討する方法は何か？
|
| 研究実績の概要 |
本研究は、非常に複雑な時系列とされる為替レートデータに注目し、その予測にあたって何らかの
フィルタリング、あるいは同様の考え方によって周波数領域に分解する方法、またWada(2022)で示されたような周波数領域でのLASSOを用いる方法がどの程度有効であるかを検討するものである。さほど適用が困難とは思えないこのような手法がなぜ有効になりうるかの理論的な説明はWada(2022)でも示されているが、特別なケースに限る説明であり、為替レートという非定常かあるいは非定常に近い動きをするような時系列データの多くについて説明ができるのか、またできたとしても、どの程度時間領域の予測に比べて良好なのかは明らかではない。
このため、特に2023年度は、実際に複数の為替レートデータが大きく変化したこともあり、データの発生メカニズムが特殊なケース、特に時系列データ全体に構造変化をもたらしかねないような大きなショックがありうるケースについて、LASSOおよび周波数領域による予測の精度をシミュレーションによって確認することを試みた。このようなシミュレーションを試みた理由は、時間領域では特殊な変動を見せる時系列データにはモデルのあてはまりが良好ではないと思われるものの、実際にはフィルタリングや周波数領域、および周波数領域でのLASSOによってどの程度予測の精度が向上するかについては何らかのシミュレーションを行う以外の方法が考えられなかったことによる。
|
| 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
本来であれば論文に成果をまとめる予定であったが、シミュレーションに予想以上に時間がかかっていることと、予想外に研究外大学業務が増加して予定通りの研究時間の確保が困難になったことが理由である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
シミュレーション完了後は、論文に研究成果をまとめる予定である。比較的単純なモデルでの理論的な部分はできており、最終年度は校正を重ねて国際的専門誌に掲載されるような論文に仕上げる計画である。
|
