季節性と長期性をもつ経済時系列の理論展開と実証分析

季节性和长期经济时间序列的理论发展和实证分析

• 批准号: 04J09596
• 负责人: 片山 直也
• 金额: $ 2.18万
• 依托单位: Hitotsubashi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-04J09596/
• 关键词: 時系列解析; 統計学; 計量経済学; 確率論

研究実績は主に3つあげられる1)過去の研究の整理整頓2)季節性と長期性をもつモデルの自己共分散の計算方法の開発3)かばん鑑定のバイアスの導出とそのバイアス補正統計量の開発1)は採択された論文2報の修正・校正である.また採択されなかった論文報についても修正を施し再投稿した.a)SARFIMAモデルの理論研究のみならず,本邦の月次大口電力需要データへの適用を行い,良好な結果をもたらすことを示した.この成果を組み込み,PD1年目に作成した論文が採択された.b)採択された論文のもう1つは,線形時系列モデルのクラスの中で予測の観点からどのようなモデルを選択するのが最良かという問題に取り組んだ論文であるが,校正段階で佐和隆光先生のミニマクス=リグレット規準との関係に気づき,その結果を日本統計学会で報告した.c)またPD1年目に投稿した長期記憶モデルの予測問題を扱った論文が不採択となった.そのため修正を施し,予測の観点でのモデル選択と検定との関係に関する理論結果ならびに数値実験結果を加えて再投稿した.2)は無限和をオイラー=マクローリンの公式を応用して上述のモデルでの自己共分散が実用レベルで計算可能で過去の手法と比較して抜本的に改良されていることを示しており,現在投稿中である.3)はの内容は,かばん検定はm個の残差自己相関関数の重み付き和で定義されるが,mを適度に大きくしないと実行できないという欠点かおる.これを改良すべく,バイアスの導出を行ってその問題のありかをつまびらかにし,mの制約を緩めた(小さいmでも実行可能な)検定諾計量を開発した.この論文も現在投稿中である.すでに投稿した論文の修正も含めれば合計5報の論文を手がけたことになる.

主要研究成果有三项： 1) 整理过去的研究 2) 开发一种计算具有季节性和长期特征的模型自协方差的方法 3) 推导袋子评估中的偏差及其偏差校正统计 开发 1) 被采用我们对被录用的两篇论文进行了修改和重新提交a)我们不仅对SARFIMA模型进行了理论研究，而且将其应用到了日本的月度电力需求大数据中。纳入这一结果并在 PD 第一年撰写的论文被接受。b) 另一篇被接受的论文是关于线性时间序列模型类的预测，这篇论文解决了最好选择哪种模型的问题。这个观点，在校准阶段我注意到与 Takamitsu Sawa 教授的极小最大遗憾标准的关系，并在日本统计学会报告了结果 c) 同样是在 PD 的第一年。我提交的关于长期记忆模型的预测问题的论文没有被接受，因此我对其进行了修改并重新提交，从以下角度添加了关于模型选择和测试之间关系的理论结果和数值实验结果。预测 2) 表明，上述模型中的自协方差可以通过将欧拉-麦克劳林公式应用于无限和来计算，并且与目前发布的过去的方法 3) 相比是一个根本性的改进。虽然bag test被定义为m个残差自相关函数的加权和，但它有一个缺点，即除非m适当大，否则它无法执行。为了改进这一点，我们导出了偏差，我们已经阐明了这个问题的本质。并制定了一个验证度量，放宽了对m的约束（即使是很小的m也可以实现）。这篇论文目前正在提交中。包括之前提交的论文的修改，总共有5处。他为报告。

项目成果

予測の平均二乗誤差を基準とするモデル選択について

关于基于预测均方误差的模型选择

• 发表时间: 2006
• 期刊: 統計数理 第54巻2号
• 作者: K.Yamamoto;T.Furuhashi;T.Yoshikawa;Ito T;Shiina T;Yuriko Kobayashi;片山直也
• 通讯作者: 片山直也