| 研究課題/領域番号 |
25870814
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
玉置 健一郎 早稲田大学, 政治経済学術院, 准教授 (80409664)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 一般化経験尤度 / 次数選択 / 残差分析 |
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| 研究実績の概要 |
2015年度では，まず前年度に引き続き，経験尤度を用いたARMAモデルの次数選択についてシミュレーション分析を行った．大量の計算時間が必要になるが，次数の大きいモデルにおいても，パラメータの真値が0に近いなど，誤選択が起こりやすい場合では他の手法よりも精度が非常に良いことが分かった．さらに，昨年度の諸結果を一般化経験尤度に拡張し，漸近理論の構築とシミュレーション分析を行った．つまり，一般化経験尤度を用いて，ARMAモデルの次数選択，パラメータ推定，残差分析の3つを同時に行うことができることを明らかにした．特に，時系列モデルにおける残差分析は，漸近理論やラグの選択など，理論・応用の両面において多くの困難があるが，提案手法ではラグを任意に選択することができるので，理論だけでなく応用において非常に有用である．しかしながら，シミュレーション分析において，次数選択とパラメータ推定の近似精度は非常に良い結果を得たが，残差分析においては，モデルの次数が大きい場合には，近似精度が良くないことが明らかになった．それ故，現在，バイアス調整したピリオドグラムを用いるなど，残差分析をおこなう推定関数を変更した場合の理論について研究中である．
次に，一般化経験尤度を用いたグレンジャー因果性の検定について研究を行った．また，単位根に近い場合の修正手法について，シミュレーション分析を行った．これは，VARモデルにおいて，次数選択，パラメータ推定，残差分析，パラメータの有意性検定を同時に行うことが出来る経験尤度を構成するための予備研究である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2015年度は，前年度得られた結果を一般化経験尤度に拡張し，漸近理論の構築を行った．
これらのシミュレーション分析は不十分であるが，理論に関して更なる発展への予備研究ができたので，研究は順調に進行していると考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
まずは，プログラムの効率化など，シミュレーション分析と実データ分析を行う．次に，これまでの諸結果を多次元へ拡張する研究を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
多くのシミュレーションを行うために，高速なワークステーションが必要であるが，
海外に滞在していたため，帰国後に購入を延期した．
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| 次年度使用額の使用計画 |
大量のシミュレーションを行うため，ワークステーションを購入する．
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