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2022年度は2つの研究課題に取り組んだ。
（1）NG-SVARモデルの数学的裏付け、セミパラメトリック統計の観点からNG-SVARモデルの数学的裏付けを行った。研究協力者の前川功一と提案した擬似最尤法は、標本数を増やすと一致推定量や漸近正規性を持つことがわかった。（2）実証研究への応用、これまでの研究から我々が提案した擬似最尤法はシミュレーションの段階ではかなりの高精度を誇ることが示された。また、実際の分析を想定し、小標本でのシミュレーションを行なってきたが、精度については良好であった。
2023年度は主に2つの課題に取り組んだ。
（1）日本の金融政策の実証分析、2022年度に取り組んだ共同研究の成果をもとに、NG-SVARモデルを用いて日本の金融政策の実証分析を行った。それらの研究成果は、「日本の金融政策の効果に関する実証分析」として、「2023年度統計関連学会連合大会」にて報告を行い、一定の評価が得られた。しかしながら、日本の金融政策は転換期にあり、刻々と変化する金融政策の内容と効果の精査に追われ、これまでの研究成果は論文として出版するに至っていない。これまでの研究成果と非伝統的金融緩和の再検証については近々に研究成果を取りまとめ、投稿する予定である。（2）NG-SVARモデルのRによる実装、NG-SVARモデルは、様々なRパッケージを組み合わせ、段階的に推定を行っており、計量経済分析の知識のほかに機械学習の知識も要する。そのため、分析を行うまでの下準備に時間を要することになる。これらの問題を解決するため、NG-SVARモデルの分析手法をまとめた論文を出版した。
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