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非定常経済時系列の和分次数の推定とそのマクロ経済予測への応用

非稳态经济时间序列的积分阶估计及其在宏观经济预测中的应用

基本信息

批准号：
06730012
负责人：
照井伸彦
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06730012/
关键词：
過度の差分問題可逆性 Gibbs Sampling ベイズ統計学予測分布

项目摘要

本研究では経済データの多くのものに共通する発展的トレンドをもつ非定常時系列を分析に先立ち定常時系列への変換する際に生じる“過度の差分"問題を、ベイズ統計学の統計的推測理論の援用により解決すること、また提案する方法によって予測の改善を図ることを目的として研究が行われてい行われた。ARIMAモデルのなかで、(i)自己回帰(AR)部分における定常性が成り立つ確率と(ii)移動平均(MA)部分における可逆性が成り立つ確率を評価し、(i),(ii)を同時に最大化するように和分次数dを決める方法を提案した。まず(i)に関しては、論文Terui(1992)で展開された非線形ARモデルに対する定常性が成立する確率を評価する方法および計算プログラムを当該問題に対応できるものへの修正を行った。(ii)のMA部分の可逆性が成り立つ確率の評価に関しては、MA部分の係数の事後分布を近年急速に発展し多くの問題に応用されているマルコフ連鎖モデルに対するモンテカルロによる数値解析法であるGibbs samplingにより数値解析的に評価した。研究の後半部分として、広汎なシミュレーションを実行し、提案する方法と従来の方法との比較をした。さらに分析の応用として、マクロ経済時系列の予測のパフォーマンスを従来の方法との比較検討をを行った。効率的なモンテカルロ積分による予測分布を構成することによって多期間予測量に対する統計的推測が包括的に扱え,“過度の差分"問題を明示的に扱うことに加え確率的リサンプリング法による予測量を利用することで、非線形時系列モデルでの結果同様に良好な予測パフォーマンスが示された。

The purpose of this study is to analyze the non-steady time series analysis of the unsteady time series of the multi-stage general information exhibition, the transient time series analysis of the constant time series, the problem of the difference of the transition degree, the deductive theory of the statistics of the statistical system, and the use of the statistical theory of the statistical statistics of the system. The proposal, the method, the method and the method. ARIMA response response (I) partial response response (AR) partial response response rate (ii), moving average (MA) partial response reversibility response response rate response, (I), (ii) simultaneous maximum response response and split-time decision analysis method proposal. In this article (I), Terui (1992), the non-linear AR information system is established. The accuracy rate is established. The method is used to calculate the accuracy of the problem. (ii) the reversibility of the MA part is determined by the accuracy rate, and the number of the MA part is distributed later. In recent years, there has been a rapid expansion of the number of problems in recent years. In recent years, we have been able to analyze the number of problems by using the analytical method and the Gibbs sampling method. In the second part of the study, we will study the second half of the study, and propose that the methods should be compared. In this paper, the methods are compared with each other in the analysis and analysis by using the time series to compare the methods. In terms of the rate of distribution, there are significant differences in the distribution of data in different periods. On the problem of "excess error difference", it is stated that the accuracy rate is higher than that of the system, and the results are the same as those of the system in which the accuracy is measured.