Sequential Analysis of Time Series Data and Tests of the Existence of Financial Bubbles

时间序列数据的序贯分析及金融泡沫存在性检验

基本信息

批准号：
20K01589
负责人：
人見光太郎
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Kyoto Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

この研究は金融バブルの発生を金融時系列データが定常状態から単位根のある非定常な状態への変化であるとモデル化し、単位根のある非定常な時系列に変化した場合にはできるだけ早くそれを検出する検定方法を開発することを目的とする。そのためにデータを金融市場から逐次的に取り入れ、十分信頼できる情報が溜まったらそれを使った検定を行い検定統計量が閾値を超えると単位根が存在していると判断する逐次検定を開発する。本年度は金融時系列がpを自然数としてp次の自己回帰モデルに従うと仮定して、フィッシャー情報量が一定の値になると十分な情報が集まったとして、自己回帰モデルの係数の推定を行って係数を使った検定を開発し、検定統計量の漸近的な性質を調べ、小標本での性質を調べるために数値シミュレーションを行った。この研究の過程で離散時系列を局所対立仮定のもとで拡散近似を使って連続過程で近似をしてフィッシャー情報行列が二次変分で表せることを使ってDambis, Dubins-Schwaruzの定理を使って時間変更を行って、逐次検定量の分布を求める手法を確立したことも貢献だと考えられる。統計的逐次解析では連続過程への近似を使った研究は少なく、この近似を使うことで確率積分やSkorohodの表現定理を使うことの有効性を示せた。この研究の結果は "Advances in Econometrics, vol45A" の第4章として出版された。

这项研究旨在将财务泡沫的发生模型作为财务时间序列数据的变化，从稳定状态到具有单位根部的非稳态状态，并开发一种测试方法，以尽快检测到具有单位根的非态时间序列。为此，数据是从金融市场中顺序纳入的，当累积足够可靠的信息时，测试将用于确定测试统计量超过阈值，开发了确定单位根存在的顺序测试。今年，假设财务时间序列遵循P级自回归模型以P作为自然数量，则在Fisher信息量达到恒定价值时收集了足够的信息，我们估计了使用系数自动回归模型的系数，并使用系数进行了测试，并检查了测试统计数据的不良属性，并检查了测试统计的数字模拟，以进行数字模拟。还认为，在这项研究中，通过使用Dambis和Dubins-Schwaruz定理确定顺序测试数量的分布的方法，该定理使用扩散近似值，使用局部替代假设下的扩散过程进行连续近似，并使用Fisher Information Matrix表达fisher Information Matrix ut us us us usudripation usefiatiation。在统计顺序分析中，很少有研究使用近似值来连续过程，并且使用此近似值显示了使用概率积分和Skorohod的表达定理的有效性。这项研究的结果发表在“计量经济学的进步，vol45a”的第4章中。