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ベクトル自己回帰（VAR）モデル等の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、そして不必要なパラメータを多く含んでいるのが問題である。そこで本研究では、ベイジアンモデル平均法（BMA）を多変量時系列モデルに応用し潜在的モデルの不確実性を考慮し過剰適合の問題を回避し予測精度の向上を図る。本研究ではBMAをVARモデル、そして非線形VARモデルや多変量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。
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