共和分時系列モデルの分析手法に関する比較研究

协整时间序列模型分析方法比较研究

• 批准号: 06730013
• 负责人: 戸田 裕之
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 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-06730013/
• 关键词: Unit Root; Cointegration; Error Correction Model; Vector Autoregression; Canonical Form; Maximum Likelihood; Fully Modified Least squares; Lag Augmentation

本研究の目標は、近年の計量経済学の著しい発展によって産み出された,非定常時系列モデルにおけるいくつかの統計的推測法の有限標本パフォーマンスを包括的に比較し,さらに,これら既存の方法の長所・短所の解明により、新たな理論的発展の可能性を探ることであった。残念ながら、まとまった時間がとれる唯一の時期である夏期休暇期と重複して病気療養を余儀なくされたため,いまだ研究の途上であり,結論に到達し成果をまとめるまでにはなおかなりの時間が必要である。とりあえず,現段階での研究の進捗状況を報告する。比較研究の対象とすべき手法と多いが,本研究では時系列経済分析の分野でもっともよく使われるVARモデルを取り上げ,このモデルで適用可能な3つのアプローチに関する比較を行うことにした。(1)ECM表現におけるpre-test method [Johansen(1991)によるECMの最尤推定を応用する方法];(2)ECM表現におけるnon-parametric method [Phillips(1993)のfully modified least squares];(3)Level VARにおけるlag-augmented method [Toda-Yamamoto(1994)].対象とするtime series modelsにおける統計的推測法に関してexact theoryを展開することは不可能であるので、本研究は基本的にMote Carlo実験によって遂行されている。実験のポイントは以下の通りである。(a)異なる方法の意味のある比較を行うための適切なData Generating Process(DGP)を選択する。(b)経済データに典型的な標本数で、研究対象となる各手法のパフォーマンスが、DGPのnuisance parametersにどの程度依存するかを調べる。その場合、パラメータ空間内のすべて点をチェックすることは物理的に不可能なので、なるべく一般性を失わず、かつ実験に便利になるような、DGPの‘canonical from'を見つけだすことが肝要である。(c)Model misspecificationに対する各手法のrobustnessを調べる。とりわけ、DGPがunit rootを含まず、データがstationaryであるケースに対して各手法がどの程度robustであるかを検討することが重要である。現在,simulation用のprogrammingがほぼ完成し,DGPの選択と‘canonical from'の導出を行っている段階である。今後も引き続き、満足できる成果を得られるよう研究を進めていくつもりである。なお本プロジェクトの進行過程で,Phillips(1993)のfully modified least squaresについての新しい理論的結果が得られたので,それに基づく手法の改善の可能性も同時並行的に追究している。

本研究的目的是全面比较近年来计量经济学的显着发展所产生的几种非平稳时间序列模型统计推断方法的有限样本性能，并比较这些现有方法的性能。目的是通过阐明 的优点和缺点来探索新理论发展的可能性。不幸的是，我在暑假期间被迫接受治疗，这是我唯一有空闲时间的时间，因此研究仍处于起步阶段，需要相当长的时间才能得出结论并汇总结果。 这是。现在，我向大家汇报一下现阶段的研究进展。有很多方法应该成为比较研究的主题，但在本研究中，我们决定采用时间序列经济分析领域最常用的 VAR 模型，并比较三种可以应用的方法到这个模型。 (1) ECM 表示中的预测试方法 [Johansen (1991) 应用 ECM 最大似然估计的方法]； (2) ECM 表示中的非参数方法 [Phillips (1993) 完全修改的最小二乘法]；( 3 ) Level VAR 中的滞后增强方法 [Toda-Yamamoto(1994)]。由于不可能发展理论，这项研究基本上是通过莫特卡罗实验进行的。实验要点如下。 (a) 选择适当的数据生成过程 (DGP) 对不同方法进行有意义的比较。 (b) 检查每种研究方法的性能在多大程度上取决于 DGP 的干扰参数，样本量为典型的经济数据。在这种情况下，物理上不可能检查参数空间中的所有点，因此找到尽可能通用且便于实验的 DGP 的“规范”非常重要。 (c) 检查每种方法针对模型错误指定的稳健性。特别是，重要的是要考虑在 DGP 不包含单位根且数据平稳的情况下每种方法的鲁棒性如何。目前，模拟的编程已基本完成，正处于选择DGP和推导“规范”的阶段。我们打算在未来继续进行研究，以获得满意的结果。在这个项目的过程中，获得了有关Phillips（1993）完全修正的最小二乘法的新理论结果，我们同时也在寻求基于这些结果改进该方法的可能性。