表題番号：2024C-677 日付：2025/04/02
研究課題長期経済時系列データ分析のための新たなベイズ推定手法
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 政治経済学術院 政治経済学部 講師 粟屋　直
研究成果概要
時系列データにおける構造変化の推定を目的として、2通りのアプローチに取り組んだ。1つ目は、「二標本の密度比推定」と呼ばれる統計的問題に対して新たな手法を提案するものである。この推定法は、時系列データにおける変化点の検知に用いられる主要な手法の一つである。今回のアプローチでは、従来は回帰分析など他の分析課題に用いられてきたノンパラメトリックモデルを、異なる枠組みである二標本問題に応用すべく修正し、複数のデータ分布の違いを柔軟かつ効率的に推定可能なモデルおよび計算アルゴリズムを構築した。この研究については、統計学関連連合大会をはじめ、複数の学会やセミナーにおいて発表を行った。研究成果をまとめた論文は現在執筆中であり、2025年度中に国内外の学会で発表・議論を行い内容のブラッシュアップを図った上で、国際学術誌への投稿を予定している。2つ目のアプローチでは、構造変化を直接モデル化する手法に取り組んだ。従来、経済構造を表現するパラメータは全期間を通じて一定と仮定されることが多いが、経済構造の変化が継続的に生じる経済時系列において、この仮定は必ずしも妥当とは言えない。そこで、経済構造の変化を捉えるため、パラメータの値自体に新たな時系列構造を導入することにより、構造変化を定量的に推定するモデルを提案した。この研究に関しては、ベイズ統計サマーシンポジウムにて発表を行った。今後、この成果も2025年度中に論文としてまとめ、投稿を行う予定である。