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時系列の因果性に関する統計的理論とその応用

时间序列因果关系统计理论及其应用

基本信息

批准号：
02630010
负责人：
細谷雄三
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1990
资助国家：
日本
起止时间：
1990 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、多変量時系列間の動学的相互依存構造を解析するために、新しい分析概念及び手段を確率論と統計的推測のそれぞれの側面において開発し、それらを応用することにより、主要なマクロ経済変数間の因果関係について従来の諸研究よりも包括的な展望のもとに因果性の検出を含む統計的推測を行うことが目的である。本年度の研究において、以下の成果を得ることが出来た。スペクトル密度行列の因子分解表現を用いて、一つの時系列から他の時系列への一方向効果を定義することが出来る。この一方向効果過程にもとづいて、多変量時系列間の結合測度、一方向効果測度、相互性測度が定量的に全測度と、周波数ごとの測度として定義出来る。これらの測度の導入と、それらの従来の因果性の諸概念との関係を明確にすることが出来た。これが本研究の主要な成果であり、この結果は、Probability Theory and related Fieldsに掲載が予定(1991)されている。これらの諸測度を用いると、差分或いはトレンド除去されたマクロ経済変数の間の通時的及び共時的な相互依存構造が時間領域でも周波数領域でも統一的に表現が可能となる。さらに本研究の成果として、これらの相互依存測度のそれぞれの統計的推測の方法の開発がある。短期記憶過程に対しては多変量ARMA過程の推定がスペクトル行列の因子の推定値を与えるが、長期記憶過程に対しても多変量因子の推定法を開発した、これにより長期依存の度合を測定することが可能となる。

This study is aimed at analyzing the interdependencies of dynamics between multiple time series, analyzing the concepts and methods of probability theory, and estimating the causal relationship between the two variables, including the causal relationship between the two variables. This year's research results are as follows: The factorization performance of the density matrix is used to define the effect of a time series, a time series, and a direction of a time series. A directional effect process is defined as a combination measure between multiple time series, a directional effect measure, a reciprocal measure, a quantitative total measure, and a cyclic number measure. The concept of causation and its relationship with measurement are clearly defined. The main results of this study were revealed in Probability Theory and Related Fields (1991). The interdependencies between time domain and cycle number domain are possible. The results of this study are summarized as follows: 1. The development of statistical methods for estimating the interdependence between the two groups. A method for estimating multi-variable ARMA factors in a short-term memory process is developed, and a method for estimating multi-variable ARMA factors in a long-term memory process is developed.