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非線形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不必要なパラメータを多く含んでいるのが問題であった。 そこで本研究では、モデル内の不必要なパラメータを自動的に除去しモデルの縮減を行いモデル 選択ができるベイズ法のSSVS (Stochastic Search Variable Selection) 法による変数選択法に着目 し、SSVS 法を非線形 VAR や VEC モデル、そして多変量 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。本研究によって非線形多変量時系列モデルが 持つ過剰適合の問題を回避し、従来の方法と比較して推定及び予測精度を飛躍的に向上させる事 が期待できる。
当該年度はSSVS 法による線形ベクトル自己回帰モデル及びマルコフスイッチングベクトル自己回帰モデルの推定、予測精度分析を遂行した。SSVSによる線形ベクトル自己回帰の推定法はすでに確立されているがPredictive Likelihoodを使って従来の方法と比較してどれほど予測精度が上がったかシミュレーションしてみた。また非線形のマルコフスイッチングベクトル自己回帰モデルではまず計算コードを書き上げ、これも予測精度に関して従来の方法と比較するためにPredictive Likelihoodを用いてシミュレーションによる比較を行った。
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