ベイジアンモデル平均法を使った多変量時系列モデルによる予測と実証分析

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本研究の目的は多変量時系列モデルに対してベイジアンモデル平均法を応用し潜在的モデルの不確実性を考慮し過剰適合の問題を回避し予測精度の向上を図ることである。以下の２本の単著論文が査読付き国際誌に刊行された。1. "Time Series Forecasting Using a Markov Switching Vector Autoregressive Model with Stochastic Search Variable Selection Method", Financial Econometrics: Bayesian Analysis, Quantum Uncertainty, and Related Topics, Studies in Systems, Decision and Control 427 ( Springer ) 147 - 170 2022年06月2. "Forecasting with Bayesian vector autoregressive models: comparison of direct and iterated multistep methods", Asian Journal of Economics and Banking ( Emerald Publishing ) 6 ( 2 ) 142 - 154 2022年08月 。1の論文はベイジアンモデル平均法と同様の概念のStochastic Search Variable Selection Methodによる多変量時系列モデルを使った予測の研究論文である。もう一本の2の論文はベイジアン多変量時系列モデルの予測において直接多重法と反復多重法の比較を行った。さらにもう一本論文を書き終えてジャーナルに投稿したが現在査読中である。