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。

在本研究项目中，我们将开发一种新的统计方法，利用因子模型和惩罚方法来分析时间序列和面板数据，并进行相关的实证研究。 Hayakawa 开发了一种新的面板回归模型估计器，其中包括观察误差。我们特别关注理论分析和计算算法的开发。 Hayakawa 和 Yamagata 修改了他们去年研究的关于每个横截面具有不同回归系数的面板数据模型的新估计方法的论文。特别是，我们与之前的研究进行了比较并进行了额外的理论分析，并重新提交了论文。结果决定发表在国际学术期刊《商业与经济统计杂志》上。山田通过扩展前一年开发的新分析方法来阐明多元时间序列数据的连续分段线性趋势共享结构，取得了成果。总结研究成果的论文已决定在国际领先学术期刊上发表。 Uematsu 和 Yamagata 致力于修改去年提交的两篇论文，内容涉及“由载荷矩阵的稀疏性引起的弱因子”的近似因子模型的估计和推断。虽然Uematsu等人（2019）提出的基于SOFAR的方法或理论没有重大变化，但我们主要修改了引言和正文的结构。结果，这两篇论文均被国际学术期刊《商业与经济统计杂志》接受发表。此外，通过应用所获得的方法，我们考虑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