混合頻度動的因子モデルの定式化に関する検定と状態変化を考慮した予測手法の開発

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昨年度は，一昨年度に引き続き『混合頻度動的因子モデル(MF-DFM)の定式化に関する検定統計量の導出』に関する作業を中心に研究を行った．具体的には，「複数時点に渡る因子の波及度合い」・「因子間の線形依存性(グレンジャー因果性)」・「欠落変数」に関する検定統計量を導出し，数値計算によりその精度(サイズ・検出力)を検証した．研究の結果，White (1982)によって提案された疑似尤度においても頑健な検定統計量の精度は高かったものの，Andrew (1991)によって提案された系列相関や不均一分散に対して頑健な観測情報行列を導入した検定統計量の精度は芳しいものではないことが判明した．そこで，Andrew (1991)とは異なる観測情報行列を検討したものの，芳しい結果を得ることはできなかった．また，当初の予定では検討していなかった他の検定統計量の開発を行った．具体的には，状態空間モデルにおいてWhite (1982)によって導出された疑似最尤推定におけるハウスマン検定と微分検定の導出を行った．その結果，検定統計量の導出には成功したものの，数値計算を実施すると歪みが大きいことが判明した．一方，研究課題に関連した実績として，『Robust and efficient specification tests in Markov-switching autoregressive models』と題した論文が採択され，出版された．また，『クリーンサープラス関係を利用した状態空間形式に基づく現在価値モデルの開発』と題した論文を学会誌に投稿したところ，レフィリーから改訂を指示されたため，改訂作業を行い再度投稿した．現時点では，レフィリーからのコメント待ちの状況であるが，レフィリーからのコメントにはすべて適切に回答しているため，本年度中には刊行される可能性は高いと思われる．