nonstationary seasonal economic time series analysis: theory and applications

非平稳季节性经济时间序列分析：理论与应用

• 批准号: 22K01428
• 负责人: 国友 直人
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Tokyo Keizai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K01428/
• 关键词: 非定常経済時系列; トレンド・循環・季節性; X-13ARIMA-SEATS; マクロ経済時系列; 経済時系列; 非定常性; 季節性; 公的統計

この研究プロジェクトでは日本の社会・経済、とりわけマクロ経済の動向を理解する為に、 最近のデータサイエンスの展開を踏まえた非定常多次元時系列の分析法を開発、季節調整 法を含めたマクロ経済のデータ分析を行った。時々起きる大きな経済変動、時間的に異なる 頻度で観察されている多数の非定常性を含む経済データ同時に扱い、変数間の関係を分析する統計的方法はなお十分に研究されているとは必ずしも言えない。また最近では金融データなど秒単 位の短い時間間隔のデータも利用可能となる一方、月次・四半期・年単位といったかなり 長い時間間隔で通常の経済活動は報告されている。こうした側面を統一的に理解し、季節 性を含む多様な時間間隔で得られる経済時系列、経済・金融で観察される互いに関連する 多数の非定常性を含む経済データの分析法の確立を目指す。非定常季節経済データ分析に おける問題について新しい統計理論の枠組みを構築し、理論に基づく季節調整法の開発、 経済時系列データに焦点を当てた実証分析を行った。2022年度の研究活動の幾つかを具体的に説明は以下の通りである。1. 基礎理論：非定常系列における状態推定のフィルタリング理論の検討を行った。特にforward-filteringとbackward-filteringの関係を検討、さらに構造変化の周波数領域でのとらえ方を研究した。２. 季節調整法：米国センサス局で開発しているX-13ARIMA-SEATSの内容を検討、従来から知られている季節調整法TRAMO-SEATSとの関係、ネットで利用可能なプログラムなどを検討した。3. 総務省統計局からの検討依頼があり、労働力調査の産業別系列の季節調整X-13ARIMA-SEATSについての利用可能性などを検討した。

This research is aimed at the development of an analytical method for the recent development of a time-series of non-stationary variables, including seasonal adjustment, in order to understand the trends of Japanese society. The statistical method of analyzing the relationship between time and time is very important. The most recent financial activity is reported at short intervals, using the most recent activity report at short intervals, and the most recent activity report at short intervals. The analysis method for the determination of the unsteadiness of the majority of the time series, economic and financial observations, including the diversity of time intervals, is proposed. The problem of unsteady seasonal data analysis is to construct new statistical theory, to develop theoretical basis for seasonal adjustment, to focus on time series data analysis, and to conduct empirical analysis. A few details of the research activities in 2022 are given below. 1. Basic theory: state estimation of unsteady series In particular, the relationship between forward-filtering and backward-filtering is discussed, and the structure of the frequency domain is studied. 2. Seasonal adjustment method: the development of the United States of America, X-13ARIMA-SEATS content discussion, to understand the relationship between seasonal adjustment method TRAMO-SEATS and production, the use of the possibility of change to the search. 3. The Ministry of Statistics conducted a survey on the possibility of utilization of seasonal adjustment X-13ARIMA-SEATS by industry.

项目成果

Frequency Regression and Smoothing for Noisy Nonstationary Multivariate Time Series

噪声非平稳多元时间序列的频率回归和平滑

• 发表时间: 2023
• 作者: Tadahiro Nakajima;Shigeyuki Hamori;加藤 健;国友直人;Naoto Kunitomo and Seisho Sato;田中直毅・佐藤整尚;田中直毅・佐藤整尚;高岡慎;Naoto Kunitomo
• 通讯作者: Naoto Kunitomo

中国経済を映しとるCIPPS中国指数作成の試み (2)

尝试创建反映中国经济的CIPPS中国指数（2）

• 发表时间: 2022
• 期刊: 経済セミナー
• 作者: Tadahiro Nakajima;Shigeyuki Hamori;加藤 健;国友直人;Naoto Kunitomo and Seisho Sato;田中直毅・佐藤整尚;田中直毅・佐藤整尚
• 通讯作者: 田中直毅・佐藤整尚

中国経済を映しとるCIPPS中国指数作成の試み (1)

尝试创建反映中国经济的CIPPS中国指数（一）

• 发表时间: 2022
• 期刊: 経済セミナー
• 作者: Tadahiro Nakajima;Shigeyuki Hamori;加藤 健;国友直人;Naoto Kunitomo and Seisho Sato;田中直毅・佐藤整尚
• 通讯作者: 田中直毅・佐藤整尚

日本の公的統計と季節調整- X-13ARIMA-SEATSと労働力調査を題材に-

日本官方统计数据和季节调整 - 基于 X-13ARIMA-SEATS 和劳动力调查 -

• 发表时间: 2023
• 期刊: 統計数理研究所・統計エキスパートDiscussion Papers
• 作者: Tadahiro Nakajima;Shigeyuki Hamori;加藤 健;国友直人
• 通讯作者: 国友直人

Local SIML estimation of some Brownian and jump functionals under market micro-structure noise

市场微观结构噪声下部分布朗泛函和跳跃泛函的局部 SIML 估计

• DOI: 10.1007/s42081-022-00172-0
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Statistics and Data Science
• 作者: Tadahiro Nakajima;Shigeyuki Hamori;加藤 健;国友直人;Naoto Kunitomo and Seisho Sato
• 通讯作者: Naoto Kunitomo and Seisho Sato