Statistical Inference on Long-Memory Time Series and its Applications to Economic Data

长记忆时间序列的统计推断及其在经济数据中的应用

基本信息

批准号：
23730209
负责人：
NARUKAWA Masaki
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Okayama University (2012-2013)Tohoku University (2011)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2011
资助国家：
日本
起止时间：
2011 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

In this research, we proposed semiparametric statistical inference on various long-memory time series, such as long-memory signal plus noise processes and cyclical long-memory time series. By applying the proposed method to a long-memory stochastic volatility model, we examined long-memory in the volatility of exchange rates. We also provided an empirical analysis of the growth rate of Japan's industrial production index and detected its cyclical persistence.

在本研究中，我们提出了对各种长记忆时间序列的半参数统计推断，例如长记忆信号加噪声过程和循环长记忆时间序列。通过将所提出的方法应用于长记忆随机波动模型，我们研究了汇率波动中的长记忆。我们还对日本工业生产指数的增长率进行了实证分析，并发现其周期性持续性。

项目成果

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专利数量（0）

周期性を持つ長期記憶時系列のセミパラメトリック推定

具有周期性的长期记忆时间序列的半参数估计

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
Noda;H.;生川雅紀
通讯作者：
生川雅紀

On semiparametric testing of I(d) by FEXP models

FEXP 模型对 I(d) 的半参数检验

DOI：
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kyo;K.;H. Noda and G. Kitagawa;姜興起・野田英雄・北川源四郎;生川雅紀
通讯作者：
生川雅紀

Semiparametric Whittle estimation of cyclical long-memory time series by generalized exponential models

广义指数模型循环长记忆时间序列的半参数Whittle估计

DOI：
发表时间：
2014
期刊：
The Economic Association of Okayama University Discussion Paper
影响因子：
0
作者：
Narukawa;M
通讯作者：
M

多変量非定常長期記憶時系列のセミパラメトリック推定

多元非平稳长期记忆时间序列的半参数估计

DOI：
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
0
作者：
生川雅紀;松田安昌
通讯作者：
松田安昌

DOI：
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作者：
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通讯作者：
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0
作者：
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通讯作者：
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发表时间：
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