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2021 Fiscal Year Annual Research Report

Research and development of multivariate seasonal adjustment method

Research Project

Project/Area Number 18H03210
Research InstitutionMeiji University

Principal Investigator

北川 源四郎  明治大学, 研究・知財戦略機構(中野), 研究推進員(客員研究員) (20000218)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 国友 直人  東京経済大学, 経営学部, 客員研究員 (10153313)
中野 純司  中央大学, 国際経営学部, 教授 (60136281)
佐藤 整尚  東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 准教授 (60280525)
田野倉 葉子  明治大学, 先端数理科学研究科, 特任准教授 (60425832)
姜 興起  新潟経営大学, 経営情報学部, 教授 (70254662)
長尾 大道  東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2022-03-31
Keywords季節調整法 / 多変量時系列 / 状態空間モデル / 統計ソフトウェア / R / 時系列の分解
Outline of Annual Research Achievements

1変量季節調整法に関しては、前年度までの研究成果を集約し、季節調整プログラムDECOMPの機能を拡張した新規のプログラムを開発した。このプログラムの特徴は、①トレンド成分モデルをレベルと傾きに独立なノイズを加えることができるように拡張したこと、②季節成分モデルは従来よりも柔軟に変化できるようにしたモデルも利用できるようにしたこと、③AR成分モデルではAR固有根の絶対値および偏角の範囲を任意に指定できるようにして想定する変動成分に適合した成分抽出ができるようにしたこと、④曜日効果モデルでは曜日効果のパターンを考慮して従来よりも強い2種類の制約を利用できるようにしたこと、⑤ダミー変数などの外生変数への回帰型の成分を用いることができるようにしたことなどである。さらに、複数の周期の季節成分を持つ時系列のモデルとその推定法を開発したほか、変動するトレンドを長期的なトレンドと定常変動に分解する方法や、周波数領域での特性を利用して季節調整を行う方法に関する研究を行った。
多変量季節調整法に関しては、類似した変動をするトレンドを持つ場合を想定して、共通トレンド独立トレンドに分解する方法およびトレンドのシステムノイズに相関があるモデルを開発した。
多変量時系列解析ツール開発では、多変量時系列モデルのノイズ共分散行列あるいは指定した周波数におけるパワー寄与率行列のネットワーク解析により重要な変数や変数間の重要な関連を可視化する方法を開発し、変数選択に利用できるようにした。
ソフトウェア開発では、拡張した1変量季節調整モデルをRで計算するためのコードを開発した。開発したモデル、計算法およびソフトウェアは金融時系列、IIPデータ、電力需要データ、地球科学データ等に適用し、その結果を当該データの分析に利用するとともに、モデルや計算法の改善にも利用した。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Remarks

開発したRソフトウェアの公開サイト
https://jasp.ism.ac.jp/RS-Decomp/

  • Research Products

    (29 results)

All 2022 2021 Other

All Journal Article (8 results) (of which Peer Reviewed: 6 results,  Open Access: 6 results) Presentation (14 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 2 results) Book (2 results) Remarks (5 results)

  • [Journal Article] Co-movement of Cyclical Components Approach to Construct a Coincident Index of Business Cycles2022

    • Author(s)
      Kyo Koki、Hideo Noda、Kitagawa Genshiro
    • Journal Title

      Journal of Business Cycle Research

      Volume: 18 Pages: -

    • DOI

      10.1007/s41549-022-00067-9

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Hyper-trend method for seasonal adjustment and trend-cycle decomposition of time series containing long-period cycles2021

    • Author(s)
      Kyo Koki、Kitagawa Genshiro
    • Journal Title

      Asian J. of Management Science and Applications

      Volume: 6 Pages: 134~134

    • DOI

      10.1504/AJMSA.2021.120434

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Detecting factors of quadratic variation in the presence of market microstructure noise2021

    • Author(s)
      Kunitomo Naoto、Kurisu Daisuke
    • Journal Title

      Japanese Journal of Statistics and Data Science

      Volume: 4 Pages: 601~641

    • DOI

      10.1007/s42081-020-00104-w

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] A robust-filtering method for noisy non-stationary multivariate time series with econometric applications2021

    • Author(s)
      Kunitomo Naoto、Sato Seisho
    • Journal Title

      Japanese Journal of Statistics and Data Science

      Volume: 4 Pages: 373~410

    • DOI

      10.1007/s42081-020-00102-y

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Bayesian Modeling of the Equation of State for Liquid Iron in Earth's Outer Core2021

    • Author(s)
      Matsumura T.、Kuwayama Y.、Ueki K.、Kuwatani T.、Ando Y.、Nagata K.、Ito S.、Nagao H.
    • Journal Title

      Journal of Geophysical Research: Solid Earth

      Volume: 126 Pages: -

    • DOI

      10.1029/2021JB023062

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Convolutional Neural Network to Detect Deep Low-Frequency Tremors from Seismic Waveform Images2021

    • Author(s)
      Kaneko Ryosuke、Nagao Hiromichi、Ito Shin-ichi、Obara Kazushige、Tsuruoka Hiroshi
    • Journal Title

      Lecture Notes in Computer Science

      Volume: 12705 Pages: 31~43

    • DOI

      10.1007/978-3-030-75015-2_4

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Frequency Regression and Smoothing for Noisy Nonstationary Time Series2021

    • Author(s)
      Seisho Sato, Naoto Kunitomo
    • Journal Title

      CARF working paper

      Volume: CARF-F-519 Pages: -

  • [Journal Article] Backward Smoothing for Noisy Non-stationary Time Series,2021

    • Author(s)
      Seisho Sato, Naoto Kunitomo
    • Journal Title

      CARF working paper

      Volume: CARF-F-517 Pages: -

  • [Presentation] 機械学習の基礎2022

    • Author(s)
      長尾 大道
    • Organizer
      日本機械学会 熱工学部門講習会
    • Invited
  • [Presentation] 統計モデルからみた金融市場2022

    • Author(s)
      田野倉葉子
    • Organizer
      九州大学 IMI Colloquium
  • [Presentation] Dynamics of Commercial Real Estate Market in Tokyo2022

    • Author(s)
      山村能郎,田野倉葉子
    • Organizer
      刈屋武昭先生 喜寿記念研究集会
  • [Presentation] ノイズを含む非定常時系列における 周波数回帰の理論と応用2021

    • Author(s)
      国友直人
    • Organizer
      統計関連学会連合
  • [Presentation] Optimization and uncertainty quantification based on the four-dimensional variational method2021

    • Author(s)
      Nagao, H.
    • Organizer
      nternational Workshop on the Integration of (Simulation + Data + Learning): Towards Society 5.0 by h3-Open-BDEC
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Forecasting temporal variation of aftershocks immediately after a main shock using Gaussian process regression2021

    • Author(s)
      Morikawa, K., H. Nagao, S. Ito, Y. Terada, S. Sakai, and N. Hirata
    • Organizer
      Asia Oceania Geosciences Society
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Convolutional neural network to detect deep low-frequency tremors from seismic waveform images2021

    • Author(s)
      Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, K. Obara, and H. Tsuruoka
    • Organizer
      PAKDD2021 Workshop on Machine Learning for Measurement Informatics
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Convolutional neural network to detect deep low-frequency tremors from seismic waveform images2021

    • Author(s)
      Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, K. Obara, and H. Tsuruoka
    • Organizer
      Asia Oceania Geosciences Society
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] ガウス過程回帰を用いた本震直後における余震分布の推定2021

    • Author(s)
      森川 耕輔,長尾 大道,伊藤 伸一,寺田 吉壱,酒井 慎一,平田 直
    • Organizer
      日本地震学会2021年度秋季大会
  • [Presentation] 地震連続波形画像からの深部低周波微動検出に向けた 畳み込みニューラルネットワークの構築2021

    • Author(s)
      金子 亮介,長尾 大道,伊藤 伸一,小原 一成,鶴岡 弘
    • Organizer
      日本地震学会2021年度秋季大会
  • [Presentation] ガウス過程回帰を用いた本震直後における余震分布の推定2021

    • Author(s)
      森川 耕輔,長尾 大道,伊藤 伸一,寺田 吉壱,酒井 慎一,平田 直
    • Organizer
      2021年度 統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 畳み込みニューラルネットワークを用いた地震波形画像からの深部低周波微動の検出2021

    • Author(s)
      金子 亮介,長尾 大道,伊藤 伸一,小原 一成,鶴岡 弘
    • Organizer
      2021年度 統計関連学会連合大会
  • [Presentation] Visualizing characteristics of aggregated symbolic data2021

    • Author(s)
      Junji Nakano
    • Organizer
      63rd World Statistics Congress
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Statistical model for article citation network in Web of Science2021

    • Author(s)
      Junji Nakano
    • Organizer
      5th ZIB-RIKEN-IMI-ISM MODAL Workshop on Optimization, Data Analysis and HPC in AI
  • [Book] データ分析のための統計学入門2021

    • Author(s)
      David Diez, Cetinkaya-Rundel and Christopher Barr, 国友直人, 小暮厚之, 吉田靖
    • Total Pages
      426
    • Publisher
      日本統計協会
    • ISBN
      978-4-8223-4105-3
  • [Book] 極値現象の統計分析2021

    • Author(s)
      S.I. レズニック、国友 直人、栗栖 大輔
    • Total Pages
      432
    • Publisher
      朝倉書店
    • ISBN
      978-4-254-12256-5
  • [Remarks] researchmap 北川源四郎

    • URL

      https://researchmap.jp/g-kitagawa

  • [Remarks] 国友直人

    • URL

      http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/index-j.html

  • [Remarks] 東京大学地震研究所 長尾・伊藤研究室

    • URL

      https://www.eri.u-tokyo.ac.jp/people/nagaoh/

  • [Remarks] researchmap 田野倉葉子

    • URL

      https://researchmap.jp/yokotanokura

  • [Remarks] researchmap 中野純司

    • URL

      https://researchmap.jp/nakanoj

URL: 

Published: 2022-12-28  

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