|
本研究では、データの採取条件によって観測頻度(時間間隔)が異なり、観測間隔が不規則にしか得られないような、異なる時間解像度からなる時系列データ群に関する統計的モデリングの研究を行った。具体的には、異なるサンプリング間隔を持つ時系列データの相互依存関係を利用する補間法の研究を行った。具体的応用問題として、より信頼がおけるが観測頻度が低い年次系列(典型例としてはGDP確報)を、速報性を重視するために精度に限界はあるものの観測頻度がより高い系列(補助系列、典型的にはGDP速報)との整合性を考慮して新たに四半期系列を推計する問題を研究した。
|
