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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23730209/
• 关键词: 長期記憶; セミパラメトリック推定; 周期性; 確率的ボラティリティ; 実数差分過程; 多変量時系列; 非定常過程; 季節変動; パネルデータ; Broadband; 季節変動時系列

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

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

• 发表时间: 2014
• 作者: Narukawa; M.
• 通讯作者: M.

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

• 发表时间: 2014
• 作者: Narukawa; M
• 通讯作者: M

On semiparametric testing of I(d) by FEXP models

FEXP 模型对 I(d) 的半参数检验

• 发表时间: 2011
• 作者: 生川雅紀

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

• 作者: 生川雅紀・松田安昌

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

• 作者: 生川雅紀