新しい時系列計量分析の理論と応用：点過程アプローチ
【研究分野】経済統計
【研究キーワード】
時系列分析 / 非定常時系列 / 点過程 / マクロ時系列 / 高頻度金融時系列 / Levy過程 / SIMLフィルタリング / 時系列計量分析 / 点過程アプローチ / マクロ経済時系列 / 高頻度金融データ / 時系列フィルタリング / 統計的時系列分析の理論と応用 / マクロ経済データと金融データ / 点過程(ジャンプ過程)と確率過程 / 計量経済学 / 時系列解析 / 点確率過程
【研究成果の概要】
経済時系列データに対する新しい統計的計量分析の理論と応用、特に点過程に関連する諸問題を検討した。現代の社会・経済に潜む様々な経済リスク・金融リスクの統計的分析において有用と思われる新たな統計的な分析法を開発した。
研究成果は統計理論面と応用問題にまたがる。理論面では点過程を含む確率過程の統計モデルを検討、高頻度金融データ分析におけるjump問題を検討、マクロ経済時系列データの変動分析を検討した。またノイズを含む非定常経済時系列に対するSIMLフィルタリング法を開発した。さらにマクロ時系列データおよび高頻度時系列データの解析を行い、この研究プロジェクトで開発した方法の有効性を確認した。
【研究の社会的意義】
これまで知られていた計量分析法では社会や経済で時々起きる現象の分析は十分とは言えず、この研究プロジェクトにより点過程アプローチの重要性と限界が明らかになったことは今後のさらなる研究の基礎となることが期待される。また近年の社会・経済では事前には予想できない時々しか起きない大きな変動の理解がすすみ、対処法の設計に資すると考えられる。
なお報告書に研究プロジェクト参加者の佐藤の応用例「コロナ感染の逐次予測法」について説明した。
【研究代表者】