景気指標の統計的分析

閲覧数: 16
ダウンロード数: 0
このエントリーをはてなブックマークに追加

景気指標の統計的分析

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
Statistical Analysis of Economic Indicators
責任表示:
佐伯 親良(九州大学・経済学部・教授)
SAEKI Chikayoshi(九州大学・経済学部・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1993-1994
概要(最新報告):
本研究は、最近の景気観測の統計的方法について、特に、景気指標作成の方法について、時系列モデルおよび計量経済モデルの観点から比較分析を進めることとしてきた。目標とした方法は、(1)時系列的手法による確率予測、(2)VARモデル、ベイズタイプモデル(BVAR)、(3) Stock=Watsonタイプモデル、および、(4)計量経済モデルによる確率予測である。時系列モデルによる景気指標の分析に関しては、1970年以降の日本経済の循環変動に関してみると、時系列主成分(MTV)モデルを利用することが一つの有効な方法であり、近年、急速に進展してきたマルコフスイッチングモデル(MSM)と組み合わせて景気転換点の確率予測を試みることが、景気予測に有効な方法となることを欧米での研究のサーベイ及びシミュレーションを通じて明らかにした(これらに関しては、景気循環学会で報告、1994年10月)。時系列因子モデルの一つであるStock=Watosonタイプモデルも、景気の転換点予測と理論的側面からみて有効な方法であることが分析されたが、時系列主成分、(2状態)MSMモデルの推定に比較して極めた長時間の計算が必要であるという難点がある。ただ、急速なプロセッサの進展により問題とはならないであろう。マクロ計算経済モデルによるFairタイプのアプローチは、中規模(生産、国際収支、金融、労働、物価、デフレータからなる200本程度)のモデル構築、伝統的シミュレーションと予測(景気循環学会、セミナーで報告1994年12月)を行ったが、確率予測のシミュレーションをこの時点で終えるに到らなかった。この点は今後も進める予定であるが、金融セクターでの需給バランスにより循環的な変動を再現したモデルとなっている点が強調できる。分析の詳細は、(仮題)景気指標の統計的方法(牧野書店)として出版する。 続きを見る
本文を見る

類似資料:

4
ビジネスサーベイデータによる景気指標 by 佐伯, 親良; Saeki, Chikayoshi
11
法律観と倫理観に関する社会学的考察 by 鈴木 譲; SUZUKI Yuzuru
4.
ビジネスサーベイデータによる景気指標 by 佐伯, 親良; Saeki, Chikayoshi
11.
法律観と倫理観に関する社会学的考察 by 鈴木 譲; SUZUKI Yuzuru