計量経済学と心理統計学のコラボレーション：パネルVAR分析の視点から

计量经济学与心理统计学的合作：从面板VAR分析的角度

基本信息

批准号：
20K20760
负责人：
早川和彦
金额：
$ 3.99万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-07-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，パネルデータを用いた(ベクトル)自己回帰モデルの推定について考察している。本年度は，クロスセクションごと異なる自己回帰係数と誤差分散を持つ(ベクトル)自己回帰モデルの新しい推定量を提案し，そのパフォーマンスを数値実験を行って調べた。具体的には，まず，一変量の自己回帰モデルにおいて，平均グループ推定量のバイアス修正を考察した。バイアス修正にはいくつかの方法があるが，本研究では，使いやすさの観点から，ジャックナイフバイアス修正と、解析的バイアス修正の2つを提案した。モンテカルロ実験を行ってこれらの推定量の性質を調べたところ，バイアスと推測の正確さに関して，非常に優れたパフォーマンスを持つことが分かった。また，代替的な推定量である，制限付き最尤推定量・ベイズ推定量とのパフォーマンスを比較したところ，本研究で提案した推定量は，ベイズ推定量と同じようなパフォーマンスを持つことが分かった。しかしながら，ベイズ推定は計算に非常に時間がかかるが，本研究で提案した平均グループ推定量は，線形推定量であるため，計算にほとんど時間がかからないという利点がある。その後，一変量自己回帰モデルをベクトル自己回帰モデルに拡張し，バイアス修正平均グループ推定量を提案し，モンテカルロ実験を行ってその性質を調べた。その結果，1変量自己回帰モデルの場合と同様，バイアスと推測の正確さに関して，非常に優れたパフォーマンスを持つことが分かった。

这项研究检查了使用面板数据对（矢量）自回旋模型的估计。今年，我们为每个横截面的自回归系数和误差方差不同的自回旋模型提出了一个新的估计器，并进行了数值实验以研究其性能。具体而言，我们首先考虑了单变量自回归模型中平均组估计器的偏差校正。有几种偏见校正的方法，但是在这项研究中，我们提出了两种方法：折刀偏置校正和分析偏置校正从易用性的角度来看。进行了蒙特卡洛实验以检查这些估计量的特性，并发现它们在偏见和猜测的准确性方面具有很好的表现。此外，在将性能与替代估计器进行比较时，最大似然估计器和贝叶斯估计量有限，发现这项研究中提出的估计器的性能与贝叶斯估计量相同。但是，贝叶斯估计需要花费大量时间来计算，但是本研究中提出的平均组估计器是线性估计器，因此具有很少的计算时间的优势。然后将单变量自回旋模型扩展到矢量自回归模型，提出了偏置校正的平均估计器，并进行了蒙特卡洛实验以研究其性质。结果表明，与单变量自回归模型一样，它在偏见和推理的准确性方面具有很好的性能。