• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実施状況報告書

ベイジアンモデル平均法を使った多変量時系列モデルによる予測と実証分析

研究課題

研究課題/領域番号 20K01591
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) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード計量経済学 / 時系列分析 / ベイズ法 / 多変量時系列分析
研究実績の概要

2021年度は以下の2本の論文(英文)を書き上げた。
1."Time Series Forecasting Using a Markov Switching Vector Autoregressive Model with Stochastic Search Variable Selection Method" この論文は2022年1月10日にヴェトナムのホーチミン銀行大学で開催された国際カンファレンスThe Fifth Econometric Conference of Vietnam - ECONVN2022"に招待講演として遠隔(ZOOM)で発表した。またこの論文はFinancial Econometrics: Bayesian Analysis, Quantum Uncertainty, and Related Topics (Springer Nature)の一部として出版されることになった。現時点ではまだアクセプトされただけで詳細は不明。
2."Forecasting with Bayesian Vector Autoregressive Models: Comparison of Direct and Iterted Multistep Methods" この論文は2019年にワーキングペーパーとして書いたが、新たに書き直し、Asian Journal of Economics and Bankingに投稿した。現在は査読中である。
またBayesian Model Averagingの研究に関する計算プログラムを書きあげ、モンテカルロ法による人工データを使ったシミュレーション、並びに実際のアメリカのマクロ経済のデータを使った実証分析を終えた。

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

研究に費やす時間が、コロナにより想定外の授業準備等で削られてしまった。

今後の研究の推進方策

今後はBayesian Model Averagingに関するシミュレーション及びマクロ経済の応用に関する論文を仕上げる。またさらにこれを多変量GARCHモデルに応用して予測に関する研究を行う。

次年度使用額が生じた理由

コロナにより予定していた海外での学会参加ができなかった。次年度に海外での学会に出席予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2021

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件)

  • [学会発表] Time Series Forecasting Using a Markov Switching Vector Autoregressive Model with Stochastic Search Variable Selection Methods2021

    • 著者名/発表者名
      杉田勝弘 (Katsuhiro Sugita)
    • 学会等名
      The Fifth Econometric Conference of Vietnam - ECONVN2022
    • 国際学会 / 招待講演

URL: 

公開日: 2022-12-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi