ファクターモデルと罰則化法を用いた時系列・パネルデータの計量分析:理論と応用

使用因子模型和惩罚方法对时间序列和面板数据进行计量经济学分析：理论与应用

基本信息

批准号：
20H01484
负责人：
早川和彦
金额：
$ 11.23万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題では，ファクターモデルと罰則化法を用いて，時系列・パネルデータを分析するための新しい統計手法を開発し，関連する実証研究を行う。早川は，観測誤差を含むパネル回帰モデルの新しい推定量の開発を行った。特に，理論的な分析と計算アルゴリズムの開発に焦点を当てた。早川・山形は,前年度に取り組んだクロスセクションごとに異なる回帰係数を持つパネルデータモデルの新しい推測方法の論文に関する改訂を行った。特に先行研究との比較や追加的な理論的分析を行い,再投稿をした。その結果,国際学術雑誌Journal of Business and Economic Statistics に掲載が決まった。山田は，前年度に開発した多変量時系列データの連続区分線形トレンド共有構造を解明する新たな分析手法の拡張に取り組み成果を得た。研究成果をまとめた論文は有力な国際学術誌に掲載が決定した。植松・山形は,前年度に投稿した「負荷行列のスパース性に誘導される弱いファクター」を持つ近似的ファクターモデルの推定と推測に関する２つの論文の改訂作業に取り組んだ。Uematsu et al (2019)によって提案されたSOFARに基づく手法や理論面に大きな変更はなかったものの,イントロダクションや本文の構成を中心に改訂した。その結果,２本とも国際学術雑誌Journal of Business and Economic Statisticsに掲載が決まった。また,得られた手法を応用することで,効率的な高次元共分散推定や大規模ポートフォリオ選択問題を考察した。

该研究主题将使用因子模型和惩罚方法开发用于分析时间序列和小组数据的新统计方法，并进行相关的经验研究。 Hayakawa开发了一个针对包括观察误差的面板回归模型的新估计器。特别是，重点是理论分析和计算算法的发展。 Hayakawa和Yamagata修订了本文，以针对每个横截面具有不同回归系数的面板数据模型的新推断方法进行了修订，他们在上一年进行了工作。特别是，我们比较了以前的研究并进行了其他理论分析，并将其重新介绍。结果，它决定在《国际学术杂志》商业和经济统计杂志上介绍。 Yamada致力于扩展新的分析方法，以阐明上一年开发的多元时间序列数据的连续分段线性趋势共享结构。汇编研究结果的论文已决定在一本领先的国际学术期刊上发表。 Uematsu和Yamagata对上一年发布的两篇论文进行了修订，讨论了对负载矩阵的稀疏性引起的较弱因素的近似因素模型的估计和推断。尽管Uematsu等人（2019）提出的基于SOFAR的方法没有重大变化，但该方法主要是在主要文本的引入和结构上进行了修订。结果，他们俩都被选为《国际学术杂志》商业和经济统计杂志。此外，通过应用获得的方法，研究了有效的高维协方差估计和大规模投资组合选择问题。

项目成果

期刊论文数量（14）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

経済経営のデータサイエンス

经济管理的数据科学

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
石垣司;植松良公;千木良弘朗;照井伸彦;松田安昌;李銀星
通讯作者：
李銀星

Estimation of weak factor models

弱因子模型的估计

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
Yingying Fan;Jinchi Lv;Mahrad Sharifvaghefi;Yoshimasa Uematsu;Yoshimasa Uematsu;Yoshimasa Uematsu;植松良公;植松良公;植松良公;植松良公;Yoshimasa Uematsu;Yoshimasa Uematsu
通讯作者：
Yoshimasa Uematsu

Estimation of Sparsity-Induced Weak Factor Models

稀疏性引发的弱因子模型的估计