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本年度の研究成果は、本研究者の開発した因果性測度にもとづく因果性の統計的推測法の確立と、日本マクロ経済時系列データへのその適用からなる。多変量共和分モデルを基礎として、一方向因果測度の統計的検定法としてワルド型検定統計量および信頼域推定法を考案し、このための計算プログラムを開発した。そして、日本マクロ経済の主要系列として国内総生産、コールレイト、輸出輸入、貨幣供給の過去20年のデータを取り上げ、一方向因果性の有無の検定と因果性の強度評価を行うことにより、因果性の観点から近年の日本経済の特徴を展望した。これまでのグレンジャー検定が一方向因果性の有無の検定に限定されていたのにたいし、本研究で開発した推測法の特長は、一方向因果性の度合いを推定しかつ、その信頼性を測定することを可能としたことにある。具体的には、ワルド検定統計量に基づいて複数の因果測度の同時信頼域を構成することが可能となった。本研究のもう一つの成果は、第三系列が存在する場合、その一方向因果効果を除去する新しい理論とそのためのアルゴリズムを開発したことである。第三系列効果の除去にかんして、従来、グレンジャー、ゲベキー等による方法が知られているが、それぞれ短所がある。
本研究による方法では、第三系列から他系列への一方向効果のみを除去することで、これらの困難を回避している点が、その特徴である。第三系列効果除去にもとづく偏因果測度のワルド検定においては、スペクトル密度行列の分解のアルゴリズム問題を解決する必要がある。 この分解に関して、ロザノフの分解法をコンピュータアルゴリズムに適合するよう改良し偏因果測度の統計的推測が実行可能となった点も新しい貢献である。
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