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2019 年度 研究成果報告書

セミパラメトリック長期記憶モデルにおける構造変化

研究課題

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研究課題/領域番号 17K13717
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 経済統計
研究機関兵庫県立大学

研究代表者

山口 圭子  兵庫県立大学, 国際商経学部, 講師 (60534964)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード時系列分析
研究成果の概要

フラクショナル和分過程(I(d) 過程)の長期記憶パラメータdの推定では、短期記憶の特定化を避けるセミパラメトリック推定を用いることが多い。よく利用されるのはLocal Whittle(LW)推定である。Abadir et al.(2007)はd∈(-1.5, ∞)の範囲で推定できるLW推定量を提案した。ただし,その範囲からd=0.5, 1.5, 2.5,...を除かなければならない。そこでまず、この穴のうちd=0.5を埋める推定量を提案した。シミュレーションにより他の推定量との比較を行った。
また、長期記憶性が平均の変化によるみせかけのものか本物かを判別する検定についての研究を行った。

自由記述の分野

計量経済学

研究成果の学術的意義や社会的意義

フラクショナル和分過程(I(d) 過程) とは, d(d は0 から1 までの実数) 回階差をとると, ARMA 過程のような弱定常になる系列のことである。このモデルはファイナンスやマクロの様々なデータにおいて観測され, 多方面に利用されている。I(d) 過程はそのモデルの特性から比較的長い系列に対して応用されることが多いが、そのような系列では構造変化がおこる可能性も高いと考えられる。そこで、長期記憶性と構造変化の両方を考慮したモデルを開発することに意義がある。

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公開日: 2021-02-19  

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