多変量季節調整法の研究・開発
【研究キーワード】
季節調整法 / 多変量解析 / 状態空間モデル / 統計ソフトウェア / R / 時系列の分解 / 多変量時系列 / パワー寄与率
【研究成果の概要】
１変量季節調整法の改良に関しては，レベルと傾きの両方が独立に変化できる柔軟なモデル，定常AR成分の推定において固有根の絶対と偏角の範囲を指定できる推定法，曜日効果への制約モデル，ダミー変数を取り込む方法，複数の季節成分を取り扱う方法を開発し，従来のDecompモデルを拡張した．これらの方法はFortranおよびRによって実装した．多変量季節調整法に関しては汎用プラットフォームを開発するとともに，多変量のトレンドモデル，定常ARモデルを成分モデルとして提案し，その推定法を開発した．季節調整によって得られる多変量定常時系列の分析のための分析法や可視化の方法を考案して，実データの解析に応用した．
【研究の社会的意義】
1変量季節調整に関しては，複数の季節成分を同時に推定する新しい方法を開発したこと，非ガウス型状態空間モデルを用いて構造変化や異常値を自動処理できる方法を開発したこと，および多変量時系列の季節調整のための成分モデルの推定法を新規に開発したことには学術的意義がある．
季節調整法は経済分析などで多用される方法であるので，ビッグデータの時代を迎えその多変量版を開発するとともに従来の問題点を改善した拡張版のDecompモデル計算のためのRソフトウェアを開発し公開したことには大きな社会的価値がある．
【研究代表者】