2018 Fiscal Year Research-status Report
ベイジアンSSVS法を使った非線形多変量時系列モデルによる予測と実証分析
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17K03661
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
杉田 勝弘 琉球大学, 国際地域創造学部, 教授 (50377058)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 計量経済学 / 多変量時系列分析 / ベイズ法 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究はSSVS法を使って非線形多変量時系列モデルに応用することである。まずSSVS法による予測精度がどれほどあるのか研究を行った。
まずベイジアンSSVS法によるベクトル自己回帰（VAR)モデルによる予測精度に関する研究を行った("Evaluation of Forecasting Performance Using Bayesian Stockastic Search Variable Selection in Vector Autoregression", Ryukyu Economics Working Paper Series, August 2018)。
そしてSSVS法によるVARモデルの他期間予測で直接法と反復法によるメソッドでの比較に関する研究を行った（"Forecasting with Vector Autoregressions Using Bayesian Variable Selection Methods: Comparison of Direct and Iterated Methods")。そして、さらにSSVS法に類似しているBMA（ベイジアンモデル平均法）を使った多期間予測の研究を行った("Forecasting with Vector Autoregression by Byaesian Model Averaging")。これらの２つの論文は現在校正校閲中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
SSVS法がどの程度予測精度を上げているか調べるために、予定になかったBMA（ベイジアン・モデル平均法）による研究を行い、また予測に関して直接法と反復法があるが、SSVS法ではどちらが精度が高いかシミュレーションを行った。これらは当初は予期していない研究だが、SSVS法と方法は異なるが考え方がよく似ているBMA法との比較を行う必要があると判断し、BMAとSSVSとの比較をおこなったので、予定していたのに遅れが生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はSSVS法及びBMA法を使った非線形VARモデル（マルコフ切り替えモデル等）への応用に関する研究を行う。
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| Causes of Carryover |
予定していた専門書籍の発注遅れが生じたため、次年度に書籍を購入する予定。その書籍に詳細に説明されている計算方法を使ってSSVS法での予測精度を上げ、分析を進める計画である。
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Research Products
(1 results)
