複数の観測頻度が混在する下での閾値効果のモデル化と検定

• 研究課題/領域番号: 23K17555
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 茂木 快治 神戸大学, 経済学研究科, 准教授 (60742848)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 計量経済学 / 時系列分析 / Mixed Data Sampling / 閾値効果 / 閾値自己回帰モデル

研究開始時の研究の概要

閾値変数と目的変数が互いに異なる観測頻度を有するとき、既存の統計モデルを当てはめるためには観測頻度の高い方を低い方へと揃えなければならず、本来存在しているはずの閾値効果を見落とす恐れが生じる。本研究の目的は、閾値変数と目的変数の観測頻度が互いに異なる状況でも高精度で閾値効果を検出することである。この目的を達成すべく、Mixed Data Sampling (MIDAS)とthreshold autoregression (TAR)を融合させたMidastarモデルを提案する。Midastarにより、様々な学術領域においてこれまで見落とされていた閾値効果が検出される可能性がある。