| 研究課題/領域番号 |
23K18807
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0107:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
岡 達志 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (40981402)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 分布回帰 / 多変量分布 / Vector Autorregression / 時系列解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ベクトル自己回帰 (VAR:Vector Autorregression) は、多変量の時系列データの相互依存関係を理解するために応用されています。しかし、標準的 VAR は平均的に起こるパターンを分析することに特化している一方で、重要でありながら、稀にしか起こらない事象(金融危機やパンデミックなど)を分析するのに不向きです。本研究は、多変量分布全体を理解するために、多変量分布回帰フレームワーク構築し、その推定手法を提案する。加えて、マクロ経済データへの応用結果を提示するとともに、広く利用できるように推定手法に関連した統計パッケージを公開する。
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| 研究実績の概要 |
研究成果は下記の２本の論文として公開して、ジャーナルに投稿中である。（１）Distributional Vector Autoregression: Eliciting Macro and Financial Dependence (with Yunyun Wang and Dan Zhu)。この論文では、ベクトル自己回帰は、多変量時系列間の動的な相互依存関係を理解するために、実証的なマクロ経済学や金融分野で欠かせないツールです。本研究では、多変量分布回帰フレームワークを取り入れ、分布インパルス応答関数を導入することで、ベクトル自己回帰の範囲を拡大し、動的な異質性の包括的なビューを提供します。我々は、直接的でありながら柔軟な推定方法を提案し、弱依存の仮定の下での漸近特性を確立しています。（２）Inflation Target at Risk: A Time-Varying Parameter Distributional Regression (with Yunyun Wang and Dan Zhu)。この論文では、マクロ経済変数は、経済、社会、環境要因の動的かつ進化する特性によって駆動され、これらの変数を支配する基本的なパターンや関係を一貫して再形成するため、時間によって変化する分布を頻繁に示します。中心傾向を超えた分布動態をより深く理解するために、この論文では、分布回帰の最近の進歩に依存し、時間変動条件付き分布を構築するための新しいセミパラメトリックアプローチを導入します。我々は、条件付き分布関数に単調性条件を明示的に適用しながら、すべてのモデルパラメータを同時に推定する効率的な精度ベースのマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを提示します。我々のモデルは、一連のマクロ経済および金融指標に基づいて、米国のインフレの予測分布を構築するために適用されます。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
特に問題が無かったため、計画通りに進行している。
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| 今後の研究の推進方策 |
完成した論文を学会報告などすることにより、より洗練されたものにする。また、追加的な論文と関連した統計ソフトウェアを開発し公開する予定である。
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