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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。

This study では, パネルデータを with いた (ベクトル) himself back to 帰モデルの presumption について investigation している. This year はクロスセクションごと different なる himself back scattered を hold つと帰 coefficient error (ベクトル) himself back 帰モデルの new しい estimator proposed しを, そのパフォーマンスを the numerical be 験を line って adjustable べた. Specific には, まず, one - quantity の himself back to 帰モデルにおいて, average グループ estimator のバイアス correction を investigation した. バイアス correction にはいくつかの way があるが, this study では, make いやすさの観 point から, ジャックナイフバイアス revised と, analytic バイアス correction の 2 つを proposal した. モンテカルロ be 験を line ってこれらの estimator の nature を adjustable べたところ, バイアスと speculation の right さに masato して, very に optimal れたパフォーマンスを hold つことが points かった. また, substitute な estimator である, pay き limitations, most especially estimator ベイズ estimator とのパフォーマンスを compare したところ, this study proposed でした estimator は, ベイズ estimator とじ with ようなパフォーマンスを hold つことが points かった. しかしながら, ベイズ presumption に very に time calculated はがかかるが, this study proposed でした average グループ estimator は, linear estimator であるため, calculate にほとんど time がかからないという tartness がある. その, one of its variations in your back 帰モデルをベクトル himself back 帰モデルに company, zhang し, バイアス fixed average グループ estimator proposed しを, モンテカルロ be 験を line ってその nature を adjustable べた. その results, 1 - in your back 帰モデルとの occasions with others, バイアスと speculation の right さに masato して, very に optimal れたパフォーマンスを hold つことが points かった.