A study on the empirical analysis of business fluctuations mechanism using big data

利用大数据的企业波动机制实证分析研究

• 批准号: 19K01583
• 负责人: 姜 興起
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Gifu Shotoku Gakuen University (2022)Niigata University of Management (2020-2021)Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine (2019)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K01583/
• 关键词: 景気の予測分析; 時系列の成分分解; 株価変動の分析; 景気変動指標の構築; ベイズ法; 原油価格の分析; 国際間の関連分析; 景気動向指標の構築; 日本の経済分析; 新型コロナウイルス感染拡大の影響分析; 景気予測; ビッグデータ; 経済変動分析; 原油価格変動分析; 経済変動; 動的構造分析; 経済データ分析; 景気動向; 実証研究; 統計解析; 日本経済

令和4年度は、主に次の研究課題に取り込んだ。(1)新規提案の景気変動指標を作成する方法とアルゴリズムの精緻化を行った。新規提案では、景気分析の一致指標を長期変動や循環変動などの成分に分解し、各指標における循環変動の主成分を用いて景気変動指標を構築した。パラメータの推定において、モデル尤度の最大化と景気動向指標分散の最大化の統一に改善の余地が残った。これを2段階最適化という方法の提案により2つの最大化を調和させパラメータ推定法の精緻化ができた。また、最新のデータを取り入れて景気変動指標のパフォーマンスを向上させた。(2)株価のデータから景気動向に関する情報抽出の方法を提案した。具体的に日経平均株価（NSA）を株式市場の代理変数に、日本のCI指数（CIJ）を景気変動の指標として、時変係数を持つ回帰モデリングの手法を用いてNSAとCIJ間の動的相関関係を分析した。(3)コロナの中で国際原油価格変化におけるダイナミクスを分析するために、多変量時系列の一方向因果性の計測方法を使用して、中国、日本やオマーンの原油先物価格間の動的な影響関係を解析し、原油価格形成の影響要因を考察した。主要な結果は次のとおりである。(1)1975年1月～2019年12月の月次データを用いて新規構築の景気動向指数のパフォーマンスを確認した。例えば、GDPを参考指標とみなせば、現行の一致CIと比較して新規構築の景気動向指数はGDPにおける循環変動との間に強い相関がみられる。関連の研究成果を国際学術誌に発表した。(2)1991年1月から2018年9月までのNSAの日次時系列データと、同期間におけるCIJの月次データを分析することによってNSAとCIJのリード・ラグ関係を推定した。(3)日本の原油先物価格は現在東アジアで主導的な影響をもっていることに対して中国の原油先物価格は強い影響がみられない。

In 2004, the main research topic was selected. (1)The method of making the scene change index of the new proposal is to refine the scene change index. The new regulation proposes that the consistent indicators of long-term change and cyclic change be decomposed into components, and that the main components of cyclic change be used to construct dynamic indicators. Maximize the estimation of the motion index and maximize the uniformity of the motion index. This paper presents a two-stage optimization method for optimization and refinement. The latest information is available on the website. (2)A method for extracting information from plant background is proposed. Specific daily average price (NSA), stock market proxy value, Japan CI index (CIJ), dynamic indicators, time-varying coefficients, and dynamic correlation between NSA and CIJ are analyzed. (3)The analysis of the influence relationship between the movement of crude oil precursors in China and Japan and the investigation of the main factors affecting the formation of crude oil patterns are carried out. The main result is the second time. (1) Monthly changes from January 1975 to December 2019 were confirmed by the new rules. For example, GDP reference index, current CI comparison, new regulation construction, landscape trend index, GDP cycle change, strong correlation Related research results are published in international academic journals. (2) The daily time series of NSA from January 1991 to September 2018, and the monthly time series of CIJ during the same period are analyzed. (3)Japan's crude oil precursors are now dominated by China's crude oil precursors.