| 研究課題/領域番号 |
17K03661
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| 研究機関 | 琉球大学 |
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研究代表者 |
杉田 勝弘 琉球大学, 国際地域創造学部, 教授 (50377058)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 計量経済学 / 多変量時系列分析 / ベイズ法 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
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| 研究実績の概要 |
研究はSSVS法を使って非線形多変量時系列モデルに応用することである。まずSSVS法による予測精度がどれほどあるのか研究を行った。
まずベイジアンSSVS法によるベクトル自己回帰（VAR)モデルによる予測精度に関する研究を行った("Evaluation of Forecasting Performance Using Bayesian Stockastic Search Variable Selection in Vector Autoregression", Ryukyu Economics Working Paper Series, August 2018)。
そしてSSVS法によるVARモデルの他期間予測で直接法と反復法によるメソッドでの比較に関する研究を行った（"Forecasting with Vector Autoregressions Using Bayesian Variable Selection Methods: Comparison of Direct and Iterated Methods")。そして、さらにSSVS法に類似しているBMA（ベイジアンモデル平均法）を使った多期間予測の研究を行った("Forecasting with Vector Autoregression by Byaesian Model Averaging")。これらの２つの論文は現在校正校閲中である。
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| 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
SSVS法がどの程度予測精度を上げているか調べるために、予定になかったBMA（ベイジアン・モデル平均法）による研究を行い、また予測に関して直接法と反復法があるが、SSVS法ではどちらが精度が高いかシミュレーションを行った。これらは当初は予期していない研究だが、SSVS法と方法は異なるが考え方がよく似ているBMA法との比較を行う必要があると判断し、BMAとSSVSとの比較をおこなったので、予定していたのに遅れが生じた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はSSVS法及びBMA法を使った非線形VARモデル（マルコフ切り替えモデル等）への応用に関する研究を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
予定していた専門書籍の発注遅れが生じたため、次年度に書籍を購入する予定。その書籍に詳細に説明されている計算方法を使ってSSVS法での予測精度を上げ、分析を進める計画である。
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