nonstationary seasonal economic time series analysis: theory and applications

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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。