| 研究課題/領域番号 |
17K03661
|
|---|
| 研究機関 | 琉球大学 |
|---|
研究代表者 |
杉田 勝弘 琉球大学, 国際地域創造学部, 教授 (50377058)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 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 |
|---|
| 研究実績の概要 |
2019年度は以下の2つの研究を行った。まず最初はベイズ法によるSSVS法を含む変数選択法を使ってVAR（ベクトル自己回帰モデル）において時系列予測を行う場合に直接予測法か反復予測法のどちらがより精度の高い予測結果が得られるか比較検討してみた。そして以下の論文にまとめた。K.Sugita (2019) "Forecasting with Vector Autoregressions using Bayesian Variable Selection Methods: Comparison of Direct and Iterated Methods" 琉球大学経済学ワーキングペーパー ( University of the Ryukyus ) ( REWP#03 ) 1 - 13 2019年06月
2つ目の研究はSSVS法に類似しているもう一つの変数選択法であるBMA（ベイジアンモデル平均化法）に関してSSVS法と比較してVARモデルにおいて時系列予測においてどの程度予測精度が向上するか研究した。そして以下の論文にまとめた。K.Sugita (2019) "Forecasting with Vector Autoregressions by Bayesian Model Averaging™ 琉球大学経済学ワーキングペーパー ( University of the Ryukyus ) ( REWP#03 ) 1 - 13 2019年06月
|
| 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
当初はSSVS法を多変量時系列モデルに応用していたが、SSVS法と同類であるBMA（ベイジアンモデル平均法）に着目して予定外の研究を行ってしまったので遅れが生じた。そしてさらにBMA法とSSVS法との比較を人工的なデータによるシミュレーション及び各国のマクロデータを使った実証分析等を行った結果、研究に遅れが生じた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後はSSVS法及びBMA法を使ったGARCHモデルへの応用に関する研究を行う。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ関係で2019年度末に計画していた出張（日本国内や海外）が全てキャンセルされた。
2020年度には（もし国内・国外の移動に問題がない状況になれば）、2019年度に仕上げた論文の発表を行う予定である。また学会や研究会・セミナー等に参加する予定である。
|
