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本年度の研究において、観測される変数の数が二つの場合において、複数の観測変数を持つ非線形状態空間モデル(元来のstochastic volatility model)と線形状態空間モデル(対数化されたstochastic volatility model)の状態変数の次元を検定する統計量を完成した。人工的なデータを発生して行うモンテカルロ実験とアジア諸国の株価指数を用いた実証分析が完成した。行列表記による解析的な尤度関数を使う手法を開発した結果、当初想定していたよりも計算効率が画期的に向上し、モンテカルロ実験の効率が向上した。
解析的に予想される分布とシミュレーションによる実際の分布は完全には一致しないものの、実用上利用可能なサンプルにたいしては許容される範囲の誤差であり、サンプルサイズを大きくするにつれ精度は向上することが判明し、理論的に予想された性質を備えていることが判明した。また、アジア諸国の株価指数による実証分析では、経済体制や地理的な観点からの遠近とvolatilityの共有の有無が密接な関連を持っていることが示され、本手法の経済分析への有効性がしめされた。さらに、南アジア諸国の株価指数と東アジア諸国の株価指数は共通のvolatilityの有無によって、互いにグルーピングが可能であるという結果を得た。ただし、この問題の厳密な処理には変数のより多いモデルでの検定統計量の構築が必要であるので、次の研究の重要なテーマである。
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