ベイズ法による非観測データを含む多変量時系列モデルの分析とマクロ経済分析への応用

2011 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21530201
• Research Institution: University of the Ryukyus
• Principal Investigator: 杉田 勝弘 琉球大学, 法文学部, 准教授 (50377058)
• Keywords: ベイズ法 / MCMC / 時系列分析 / 多変量分析

Research Abstract

本研究はベイズ法による非観測データを含む多変量時系列モデルの分析とマクロ経済分析への応用である。より具体的には近年よく使われるようになったベイズ法の推定法であるMCMC(マルコフ連鎖モンテカルロシュミレーション法)を応用し、これまで困難であった非線形多変量時系列モデルの推定が比較的容易になった。またモデルの各パラメータの事後分布が得られるなど利点が多い。これらの最新のベイズ法を用いたVECM(ベクトル誤差修正モデル)の推定及び検定方法を探求し、そして当該年度に実施した研究は以下の2つである。
1.多重構造変化時点を含むVECMの構造変化検定と推定(Bayesian analysis of Vector Error Correction Model with Multiple Structural Breaks)。
2.マルコフスィッチングモデルを多変量モデルに応用したマルコフスィッチングベクトル誤差修正モデルの推定と検定(Bayesian AnaIysis of Markov Switcmng Vector Error Correction Model)。
これらは日米金利期間構造理論に当てはめた分析を行った。また、これら2本の論文を査読付きのジャーナルに提出して現在査読中である。